Phân loại ảnh sâu bệnh với EfficientNet và Power Mean SVM

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 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@ 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

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
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.