|
Dòng
|
Nội dung
|
|
1
|
Đề xuất mô hình học sâu giúp phát hiện bệnh trên cây lá lúa : Đề án Thạc sĩ Công nghệ Thông tin; Mã ngành: 8480201 / Nguyễn Hoài Minh, Võ Thị Hồng Thắm (hướng dẫn)
Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
ix, 62 tr. : hình ảnh, biểu đồ ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 006.2
Đề tài triển khai xây dựng các mô hình phát hiện bệnh trên lá cây lúa bằng các phương pháp xử lý ảnh. Từ đó, tiến hành phân tích đánh giá và so sánh hiệu suất của các mô hình. Trình bày cơ sở lý thuyết về phân lớp dữ liệu ảnh, lý thuyết mô hình CNN Convolutional Neural Networks, các mô hình pre-trained VGG-16, VGG-19 và các độ đo (Accuracy, F1-score, Recall, Precision). Ứng dụng các mô hình CNN, VGG-16 và VGG-19 để thực hiện phân lớp 3 loại bệnh trên lá cây lúa. Thực hiện phương pháp tăng cường dữ liệu ảnh, tiến hành áp dụng các phương pháp tiền xử lý ảnh. Xây dựng và huấn luyện các mô hình trên tập huấn luyện và đánh giá mô hình trên tập kiểm tra. Sử dụng các phương pháp đánh giá mô hình như Accuracy, F1-score, RecallPrecision để so sánh hiệu suất giữa các mô hình khác nhau. Phân tích kết quả dự đoán của từng mô hình, xây dựng ứng dụng dự đoán trên Web giúp phân tích bệnh trên lá cây lúa thông qua hình ảnh. Từ đó, đề xuất các hướng phát triển của mô hình trong tương lai.
Số bản sách:
(1)
Tài liệu số:
(0)
|
|
2
|
|
|
|
|
|