បញ្ហា (The Problem)៖ ការព្យាករណ៍គន្លងផ្លូវរបស់ភ្នាក់ងារ (ដូចជាអ្នកថ្មើរជើង ឬយានយន្ត) គឺជាកិច្ចការដ៏ស្មុគស្មាញ ដែលជារឿយៗប្រឈមនឹងបញ្ហាដោយសារការចាប់យកទីតាំងកន្លងមកមានការរំខាន (Noise) និងភាពស្មុគស្មាញនៃការយល់ដឹងពីបរិបទសង្គមជុំវិញ។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះបានស្នើឡើងនូវម៉ូដែល TrajViViT ដែលជាបណ្តាញ Transformer ពហុទម្រង់ (Multimodal Transformer Network) សម្រាប់ធ្វើការព្យាករណ៍គន្លងផ្លូវ ដោយធ្វើការរួមបញ្ចូលទិន្នន័យរូបភាពនិងព័ត៌មានទីតាំងកន្លងមក។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Image Modality Only (Img) ការប្រើប្រាស់ត្រឹមទិន្នន័យរូបភាពពីកាមេរ៉ា |
អាចទាញយកព័ត៌មានពីបរិយាកាសជុំវិញបាន (Semantic Context) សម្រាប់ការស្វែងយល់ពីចលនារបស់ភ្នាក់ងារ។ | ងាយនឹងជួបបញ្ហា Underfitting មានកំហុសខ្ពស់ (MSE) លើការព្យាករណ៍ចម្ងាយឆ្ងាយ និងមិនសូវល្អសម្រាប់ការធ្វើតេស្តឆ្លងដែន (Cross-domain)។ | ពិន្ទុ AVG ADE: 59.75 និង FDE: 71.03 (សម្រាប់ការធ្វើតេស្ត Cross-domain) ដែលបង្ហាញពីដំណើរការខ្សោយបំផុត។ |
| Position Modality Only (Pos) ការប្រើប្រាស់ត្រឹមទិន្នន័យទីតាំងកន្លងមក |
មានដំណើរការល្អប្រសើរជាងការប្រើរូបភាពតែមួយមុខ ត្រូវការទិន្នន័យហ្វឹកហាត់តិច និងមានលក្ខណៈសាមញ្ញក្នុងការអនុវត្ត។ | ងាយរងឥទ្ធិពលពីការរំខាន (Noise) នៃទិន្នន័យទីតាំង ធ្វើឱ្យធ្លាក់ចុះភាពសុក្រឹតនៅពេលចាប់យកទីតាំងមិនច្បាស់លាស់។ | ពិន្ទុ AVG ADE: 10.13 និង FDE: 15.29 ដែលជាលទ្ធផលល្អមធ្យម ប៉ុន្តែធ្លាក់ចុះគុណភាពនៅពេលកម្រិត Noise កើនឡើង។ |
| Multimodal TrajViViT (Img + Pos) ការរួមបញ្ចូលទិន្នន័យរូបភាពនិងទីតាំង (TrajViViT) |
មានភាពធន់ខ្ពស់បំផុតចំពោះការរំខាននៃទិន្នន័យ (Noise Robustness) និងផ្តល់លទ្ធផលល្អដាច់គេសម្រាប់ការទស្សន៍ទាយលើទីតាំងថ្មីដែលមិនធ្លាប់ហ្វឹកហាត់ពីមុនមក។ | ទាមទារថាមពលកុំព្យូទ័រខ្ពស់ និងចំណាយពេលច្រើនសម្រាប់ការបង្ហាត់ម៉ូដែល ដោយសារទំហំនិងភាពស្មុគស្មាញនៃបណ្តាញ។ | ពិន្ទុ AVG ADE: 9.29 និង FDE: 14.53 ដែលជាលទ្ធផលល្អដាច់គេ និងបង្ហាញពីភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់បំផុត។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការបង្ហាត់ម៉ូដែល TrajViViT ទាមទារធនធានកុំព្យូទ័រនិងថាមពលដំណើរការខ្ពស់ (Computational Resources) ដែលត្រូវបានគាំទ្រជាពិសេសដោយស្ថាប័នស្រាវជ្រាវ (OpenHub)។
ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់សំណុំទិន្នន័យ Stanford Drone Dataset (SDD) ដែលថតចេញពីបរិវេណសាកលវិទ្យាល័យនៅសហរដ្ឋអាមេរិក ដែលមានរបៀបរៀបរយល្អ។ នេះជាកត្តាប្រឈមមួយសម្រាប់កម្ពុជា ព្រោះស្ថានភាពចរាចរណ៍នៅកម្ពុជាមានភាពស្មុគស្មាញជាង (មានម៉ូតូច្រើនកកកុញ និងខ្វះគំនូសសញ្ញាច្បាស់លាស់) ដែលអាចធ្វើឱ្យម៉ូដែលដំណើរការមិនបានល្អប្រសិនបើមិនមានការហ្វឹកហាត់ជាមួយទិន្នន័យក្នុងស្រុកបន្ថែម។
បច្ចេកវិទ្យានេះមានសក្តានុពលខ្ពស់សម្រាប់ប្រើប្រាស់នៅកម្ពុជា ជាពិសេសក្នុងការអភិវឌ្ឍទីក្រុងឆ្លាតវៃ និងបច្ចេកវិទ្យាសុខាភិបាលទំនើប។
សរុបមក ការអនុវត្តវិធីសាស្រ្តនេះនឹងជួយបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការគ្រប់គ្រងនិងសុវត្ថិភាពទូទៅ ប៉ុន្តែទាមទារការវិនិយោគលើការប្រមូលទិន្នន័យចរាចរណ៍ពិតប្រាកដក្នុងស្រុកជាមុនសិនទើបទទួលបានលទ្ធផលត្រឹមត្រូវ។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Vision Transformers | បណ្តាញបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលប្រើប្រាស់យន្តការ Attention ដើម្បីវិភាគនិងយល់ពីទំនាក់ទំនងនៃចំណែកតូចៗរបស់រូបភាព (Patches) ជំនួសឱ្យការប្រើប្រាស់ Convolutional Neural Networks (CNNs) ធម្មតា។ | ដូចជាមនុស្សម្នាក់ដែលកំពុងមើលផ្ទាំងគំនូរធំមួយ ដោយផ្តោតការយកចិត្តទុកដាក់លើចំណុចសំខាន់ៗម្តងមួយៗដើម្បីយល់ពីអត្ថន័យរួមនៃគំនូរនោះ។ |
| Trajectory Forecasting | ដំណើរការនៃការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យទីតាំងនិងចលនានៅក្នុងអតីតកាលរបស់វត្ថុមួយ (ដូចជាមនុស្ស ឬយានយន្ត) ដើម្បីទស្សន៍ទាយឬគណនារកទីតាំងដែលវានឹងធ្វើដំណើរទៅក្នុងពេលអនាគត។ | ដូចជាការមើលឃើញបាល់ដែលគេទាត់កំពុងហោះលើអាកាស ហើយយើងអាចស្មានដឹងថាវានឹងធ្លាក់ទៅទីតាំងណា។ |
| Attention mechanism | យន្តការគណនានៅក្នុងម៉ូដែល Deep Learning ដែលជួយឱ្យប្រព័ន្ធចេះផ្តល់ទម្ងន់ឬផ្តោតសំខាន់ទៅលើផ្នែកជាក់លាក់ណាមួយនៃទិន្នន័យបញ្ចូល (Input) ដែលមានប្រយោជន៍បំផុតសម្រាប់ការធ្វើការព្យាករណ៍ ខណៈពេលដែលមើលរំលងព័ត៌មានដែលមិនសូវសំខាន់។ | ដូចជាសិស្សដែលកំពុងស្តាប់គ្រូពន្យល់ ដោយផ្តោតអារម្មណ៍តែលើពាក្យគន្លឹះសំខាន់ៗ ដើម្បីងាយស្រួលយល់មេរៀនជាជាងស្តាប់គ្រប់ពាក្យទាំងអស់ដោយស្មើភាពគ្នា។ |
| Multi-Modality | ការរួមបញ្ចូលគ្នានូវប្រភេទប្រភពទិន្នន័យផ្សេងៗគ្នា (ឧទាហរណ៍៖ ទិន្នន័យរូបភាពពីកាមេរ៉ា (Semantic) និងទិន្នន័យកូអរដោនេទីតាំង (Positional)) ទៅក្នុងម៉ូដែលតែមួយដើម្បីបង្កើនភាពសុក្រឹតនៃការវិភាគប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រ។ | ដូចជាការប្រើប្រាស់ទាំងភ្នែក (មើលសកម្មភាព) និងត្រចៀក (ស្តាប់សំឡេង) ព្រមគ្នាដើម្បីស្វែងយល់ពីអ្វីមួយឱ្យបានច្បាស់លាស់បំផុត។ |
| Noise Robustness | សមត្ថភាពរបស់ប្រព័ន្ធឬម៉ូដែលក្នុងការរក្សាបាននូវភាពត្រឹមត្រូវនិងដំណើរការល្អ ទោះបីជាទិន្នន័យបញ្ចូលមានភាពមិនច្បាស់លាស់ មានកំហុស ឬមានការរំខានបន្តិចបន្តួច (Noise) ក៏ដោយ។ | ដូចជាអ្នកបើកបរដែលមានបទពិសោធន៍នៅតែអាចបើកបរបានល្អ ទោះបីជាអាកាសធាតុមានភ្លៀងធ្លាក់ខ្លាំងធ្វើឱ្យមើលផ្លូវមិនសូវច្បាស់ក៏ដោយ។ |
| Spatio-temporal positional encoding | ការបំប្លែងព័ត៌មានដែលទាក់ទងនឹងទីតាំង (លំហ) និងពេលវេលា ទៅជាទម្រង់វ៉ិចទ័រគណិតវិទ្យា ដើម្បីឱ្យបណ្តាញ Transformer ដែលមិនយល់ពីលំដាប់ដោយខ្លួនឯង អាចដឹងពីលំដាប់លំដោយនៃព្រឹត្តិការណ៍និងទីតាំងរបស់វត្ថុនៅក្នុងខ្សែវីដេអូ។ | ដូចជាការបិទស្លាកលេខរៀងនិងម៉ោងនៅលើរូបថតនីមួយៗ ដើម្បីប្រាប់កុំព្យូទ័រថារូបណាថតនៅកន្លែងណា និងនៅម៉ោងប៉ុន្មាន។ |
| Teacher forcing | វិធីសាស្ត្រក្នុងការបង្ហាត់ម៉ូដែល Machine Learning ដោយប្រើប្រាស់ចម្លើយពិត (Ground truth) ពីជំហានមុនជាធាតុបញ្ចូល (Input) សម្រាប់ការព្យាករណ៍នៅជំហានបន្ទាប់ ជាជាងប្រើប្រាស់ការព្យាករណ៍ដែលម៉ូដែលទាយបានកន្លងមក ដើម្បីពន្លឿនការហ្វឹកហាត់។ | ដូចជាគ្រូដែលប្រាប់ចម្លើយត្រឹមត្រូវនៃលំហាត់ទី១ ដល់សិស្ស ដើម្បីឱ្យសិស្សយកចម្លើយនោះទៅបន្តគណនារកចម្លើយទី២ដោយមិនឱ្យខុសតាំងពីដើមទី។ |
| Average Displacement Error (ADE) | រង្វាស់នៃការវាយតម្លៃកំហុសនៅក្នុងការព្យាករណ៍គន្លងផ្លូវ ដែលវាស់ពីគម្លាតចម្ងាយជាមធ្យមរវាងទីតាំងដែលម៉ូដែលបានទាយ និងទីតាំងពិតប្រាកដសម្រាប់គ្រប់ចំណុចពេលវេលាទាំងអស់នៃគន្លងផ្លូវនោះ។ | ដូចជាការវាស់ចម្ងាយខុសគ្នាជាមធ្យមនៅរាល់ជំហានដែលមនុស្សម្នាក់បានដើរធៀបនឹងផ្លូវដែលយើងបានស្មានទុកថាគាត់នឹងដើរ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
