Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Nông - Lâm - Ngư
Nông nghiệp
Phân loại ảnh sâu bệnh với EfficientNet và Power Mean SVM
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Phân loại ảnh sâu bệnh với EfficientNet và Power Mean SVM
Khánh Hội
236
9
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Bài viết trình bày một phương pháp tiếp cận mới để phân loại ảnh côn trùng bằng cách kết hợp EfficientNet với Power Mean SVM. Trong đó mô hình mạng EfficientNet được tinh chỉnh với phương pháp phù hợp và huấn luyện lại trên tập dữ liệu mới. | Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XIV về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR TP. HCM ngày 23-24 12 2021 DOI 10.15625 vap.2021.0050 PHÂN LOẠI ẢNH SÂU BỆNH VỚI EFFICIENTNET VÀ POWER MEAN SVM Đoàn Thanh Nghị Trường Đại học An Giang Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh dtnghi@agu.edu.vn TÓM TẮT Phát hiện sớm và phân loại chính xác sâu bệnh hại cây trồng là rất hữu ích cho việc kiểm soát dịch hại nâng cao chất lượng và sản lượng nông sản. Vì vậy nghiên cứu một hệ thống tự động phân loại hiệu quả sâu bệnh bằng ảnh là rất quan trọng và cần thiết. Hiện nay đa số các nghiên cứu tập trung vào sử dụng mô hình mạng nơron tích chập học sâu để phân loại ảnh côn trùng trong đó hàm softmax được sử dụng để dự đoán phân lớp và tối thiểu hóa cross-entropy loss. Trong bài báo này chúng tôi trình bày một phương pháp tiếp cận mới để phân loại ảnh côn trùng bằng cách kết hợp EfficientNet với Power Mean SVM. Trong đó mô hình mạng EfficientNet được tinh chỉnh với phương pháp phù hợp và huấn luyện lại trên tập dữ liệu mới. Mô hình mạng kết quả này sau đó được sử dụng để trích xuất các đặc trưng ảnh trong tập dữ liệu. Trong giai đoạn phân loại ảnh chúng tôi thay thế hàm softmax bởi bộ phân lớp Power Mean SVM. Do đó quá trình học sẽ tập trung vào tối thiểu hóa margin-based loss thay vì cross-entropy loss. Phương pháp do chúng tôi đề xuất đã được đánh giá trên nhiều tập dữ liệu ảnh sâu bệnh kiểm chuẩn. Kết quả từ các thí nghiệm đã chứng tỏ phương pháp của chúng tôi là hiệu quả và có độ chính xác cao hơn các phương pháp phân loại ảnh sâu bệnh tốt nhất hiện nay. Cụ thể độ chính xác của mô hình kết hợp EfficientNet với Power Mean SVM là 99 trên tập dữ liệu Xie24 99 trên tập dữ liệu D0 và 71 84 trên tập dữ liệu IP102. Theo kiến thức của chúng tôi thì đây là kết quả tốt nhất hiện nay trên các tập dữ liệu này. Từ khóa Thị giác máy tính máy học vector hỗ trợ mạng nơron tích chập học sâu phân loại ảnh sâu bệnh. I. GIỚI THIỆU Côn trùng đóng vai trò quan trọng trong phát triển
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Luận văn Thạc sĩ Máy tính: Mô hình học sâu cho bài toán phân loại tài liệu ảnh
Phân loại ảnh sâu bệnh với EfficientNet và Power Mean SVM
Đánh giá biến động sử dụng đất bằng phương pháp tích hợp trước và sau phân loại ảnh viễn thám
Luận án Tiến sĩ Sinh học: Nghiên cứu thành phần, mối quan hệ của các loài côn trùng bắt mồi với sâu hại trên cây chè ở Phú Thọ và ảnh hưởng của một số yếu tố sinh thái lên chúng
Luận văn Thạc sĩ Quản trị kinh doanh: Các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ sau bán hàng của Công ty Cổ Phần bán lẻ Kỹ Thuật Số FPT Shop tại Hà Nội
Phát hiện và phân loại người đi bộ sử dụng phương pháp học sâu
Ebook Cách dùng giới từ Anh ngữ: Phần 1
Ebook Kể chuyện về kim loại: Phần 2 - NXB Khoa học và Kỹ thuật Hà Nội
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Sinh học: Nghiên cứu thành phần mọt hại ngô sau thu hoạch và ảnh hưởng của một số yếu tố sinh thái đến sự phát triển của loài mọt Sitophilus zeamais Motschulsky trong kho bảo quản ở Sơn La
Tóm tắt luận án Tiến sĩ Sinh học: Nghiên cứu thành phần, mối quan hệ của các loài côn trùng bắt mồi với sâu hại trên cây chè ở Phú Thọ và ảnh hưởng của một số yếu tố sinh thái lên chúng
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.