Browsing by Author "วิศรุต นาทันตอง"

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    การตรวจจับวัตถุด้วยโครงข่ายประสาทเชิงลึก
    (มหาวิทยาลัยพะเยา, 2020) วิศรุต นาทันตอง
    ในงานวิจัยนี้ทางผู้วิจัยได้ทำการศึกษาโครงข่ายประสาทเทียมและทำการสร้างชุดข้อมูลเพื่อใช้ชุดข้อมูลทำการตรวจจับวัตถุ 4 ชนิด ได้แก่ Arduino, Battery, Kid Bright และ Motor โดยจำนวนภาพที่ใช้ในการเรียนรู้ประกอบด้วยรูปภาพทั้งหมด 400 รูปโดยแบ่งเป็นชนิดละ 100 รูป โดยใช้กระบวนการเรียนรู้ชุดข้อมูลผ่านโมเดล YOLOv3 ซึ่งเป็นโมเดลที่นิยมใช้กันอย่างแพร่หลายในปัจจุบัน ทั้งนี้ผู้วิจัยยังได้ศึกษาเกี่ยวกับกระบวนการเรียนรู้ของโมเดล ค่าความน่าจะเป็นเฉลี่ย (IoU) ค่าความแม่นยำเฉลี่ย (mAP) และศึกษาค่าความสูญเสียเฉลี่ยของชุดข้อมูล (Avg loss) ในการทดลอง ผู้วิจัยได้ทำการสร้างชุดข้อมูลทั้งหมด 3 ชุดซึ่งประกอบด้วยชุดข้อมูลมีการเรียนรู้ทั้งหมด 1,000-3,000 รอบ ตามลำดับ พบว่า ชุดข้อมูลที่มีการเรียนรู้ 1,000 รอบ มีค่าความน่าจะเป็นเฉลี่ยเท่ากับ 61.43% ค่าความแม่นยำเฉลี่ยมีค่าเท่ากับ 88.09% ค่าความน่าจะเป็นเฉลี่ยของรูปภาพที่ทำการตรวจจับของชุดข้อมูลที่มีการเรียนรู้ 2,000 รอบ มีค่าเท่ากับ 87.01% ค่าความแม่นยำเฉลี่ยมีค่าเท่ากับ 98.75% ค่าความน่าจะเป็นของรูปภาพที่ทำการตรวจจับของชุดข้อมูลที่มีการเรียนรู้ 3,000 รอบ มีค่าเท่ากับ 90.08% ค่าความแม่นยำเฉลี่ยมีค่าเท่ากับ 98.75% และค่าเฉลี่ยอัตราการสูญข้อมูลมีค่าลดลงอยู่ในระดับ 0.05-0.10 จากข้อมูลข้างต้นจึงสรุปได้ว่าประสิทธิภาพในการตรวจจับวัตถุจะเพิ่มมากขึ้นก็ต่อเมื่อมีการเรียนรู้ในปริมาณที่มากขึ้น ทั้งนี้ยังมีปัจจัย อื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง เช่น จำนวนภาพที่ใช้ในการเรียนรู้ รูปแบบของภาพที่ใช้ในการเรียนรู้ และความละเอียดของภาพที่ใช้ในการเรียนรู้และความละเอียดภาพที่ต้องการตรวจจับวัตถุอีกด้วย