TRA CỨU
thông tin biểu ghi
  • Luận án, Luận văn
  • Ký hiệu PL/XG: 006.2 N5764
    Nhan đề: Đề xuất mô hình học sâu giúp phát hiện bệnh trên cây lá lúa :
DDC 006.2
Tác giả CN Nguyễn, Hoài Minh
Nhan đề 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)
Thông tin xuất bản Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
Mô tả vật lý ix, 62 tr. : hình ảnh, biểu đồ ; 29 cm.
Tóm tắt 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.
Từ khóa tự do Bệnh lá cây lúa
Từ khóa tự do Phương pháp xử lý ảnh
Từ khóa tự do Mô hình học sâu
Khoa Khoa Công nghệ Thông tin
Tác giả(bs) CN Võ, Thị Hồng Thắm
Địa chỉ 300Q12_Kho Luận án, luận văn(1): 096741
000 00000nam#a2200000u##4500
00154470
0023
00490E0A79E-5F3E-4D8F-B38C-DFAF7A6FB18C
005202504011429
008250327s2024 vm vie
0091 0
039|a20250401142937|bbacntp|c20250401142910|dbacntp|y20250327103349|zbacntp
040 |aNTT
041 |avie
044 |avm
082 |a006.2|bN5764
100 |aNguyễn, Hoài Minh
245 |aĐề xuất mô hình học sâu giúp phát hiện bệnh trên cây lá lúa : |bĐề án Thạc sĩ Công nghệ Thông tin; Mã ngành: 8480201 / |cNguyễn Hoài Minh, Võ Thị Hồng Thắm (hướng dẫn)
260 |aTp. Hồ Chí Minh : |bĐại học Nguyễn Tất Thành, |c2024
300 |aix, 62 tr. : |bhình ảnh, biểu đồ ; |c29 cm.
502 |athư mục: tr.61 - 62
520 |aĐề 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.
541 |anộp lưu chiểu
653 |aBệnh lá cây lúa
653 |aPhương pháp xử lý ảnh
653 |aMô hình học sâu
690 |aKhoa Công nghệ Thông tin
691 |aCông nghệ thông tin
700 |aVõ, Thị Hồng Thắm|cTS.|eHướng dẫn
852|a300|bQ12_Kho Luận án, luận văn|j(1): 096741
8561|uhttp://elib.ntt.edu.vn/documentdata01/3 luanvanluanan/anhbia_2024/54470_dexuatmohinhhocsaugiupphathienbenhtrencaylaluathumbimage.jpg
890|a1|b0|c0|d0
Dòng Mã vạch Nơi lưu S.gọi Cục bộ Phân loại Bản sao Tình trạng Thành phần Đặt chỗ
1 096741 Q12_Kho Luận án, luận văn 006.2 N5764 Sách mượn tại chỗ 1 Chưa sẵn sàng

Không có liên kết tài liệu số nào