(Luận văn thạc sĩ hcmute) ứng dụng mạng học sâu cho nhận biết bệnh cây bằng việc phân loại ảnh lá

Trong những năm gần đây, việc ứng dụng mạng học sâu trong nông nghiệp để nhận biết bệnh cây bằng việc phân loại ảnh lá đang phát triển rất mạnh và mạng nơ-ron tích chập (CNN – Convolutional Neural Network) là một trong những mô hình phổ biến nhất.

Trong luận văn này sử dụng mạng CNN VGG-16 để huấn luyện và phân loại 8 loại lá bệnh và lá khỏe trên cây cà chua được thu thập từ tập dữ liệu Plantvillage. Mỗi loại lá bệnh gồm 1000 ảnh được chia thành 2 tập là tập huấn luyện và tập kiểm tra với tỷ lệ lần lượt là 80% và 20%. Ảnh đầu vào được chuẩn hóa để phù hợp với cấu trúc mạng CNN VGG-16. Luận văn trình bày việc sử dụng mạng CNN để huấn luyện và phân loại từng nhóm lá bệnh khác nhau: 3 bệnh, 5 bệnh, 8 bệnh và dùng ma trận nhầm lẫn đánh giá hiệu suất phân loại của mạng học sâu đối với từng nhóm. Cuối cùng, luận văn thực hiện việc so sánh độ chính xác với một số mô hình khác để có hướng cải tiến và nâng cao hiệusuấ t nhận biết bệnh cây bằng việc phân loại ảnh lá trong thời gian tới.

NỘI DUNG:

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ............................................................................................ 1

1.1. Đặt vấn đề ........................................................................................................... 1

1.2. Các nghiên cứu được công bố ............................................................................ 1

1.3. Mục tiêu .............................................................................................................. 2

1.4. Nhiệm vụ và giới hạn ......................................................................................... 2

1.4.1. Nhiệm vụ .................................................................................................. 2

1.4.2. Giới hạn .................................................................................................... 3

1.4 Phương pháp nghiên cứu ........................................................................................ 3

1.5 Cấu trúc luận văn: .................................................................................................. 3

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT ................................................................................ 5

2.1. Giới thiệu một số hình ảnh bệnh cây: ................................................................. 5

2.2. Một số phương pháp xử lý ảnh ........................................................................... 6

2.2.1. Thuật toán phân cụm K-means:................................................................ 6

2.2.2. Trích đặc trưng dùng PCA ........................................................................... 7

2.3. Một số phương pháp nhận biết bệnh cây bằng phân loại ảnh lá ........................... 9

2.3.1. Phương pháp máy vector hỗ trợ (Support Vector Machine _SVM) ............. 9

2.3.2. CNN- Convolutional Neural Network ........................................................ 11

2.4. Một số thuật toán tối ưu dùng trong huấn luyện mạng nơ-ron ........................... 15

2.4.1. Giảm độ dốc: ................................................................................................ 15

2.4.2. Giảm độ dốc ngẫu nhiên .............................................................................. 15

Luận văn Thạc sĩ: “Ứng dụng mạng học sâu cho nhận biết bệnh cây bằng việc phân

loại ảnh lá”

xiv

2.4.3. Độ dốc thích ứng .......................................................................................... 15

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP PHÂN LOẠI BỆNH LÁ BẰNG MẠNG NƠ-RON

TÍCH CHẬP ................................................................................................................... 17

3.1. Thu thập dữ liệu: ................................................................................................. 17

3.2. Tiền xử lý dữ liệu ảnh ......................................................................................... 18

....................................................... 18

...................................................................................... 18

3.3. Mạng CNN VGG16 .......................................................................................... 22

3.3.1. Cấu trúc mạng ........................................................................................ 23

3.3.2. Lớp tích chập: ......................................................................................... 23

3.3.3. Lớp hiệu chỉnh tuyến tính (ReLU) ....................................................... 26

3.3.4. Lớp Pooling .......................................................................................... 27

3.3.5. Lớp kết nối đầy đủ (Fully connected layer) ........................................... 29

3.3.6. Drop out .................................................................................................. 31

3.3.7. Hàm Softmax .......................................................................................... 31

3.3.8. Lớp ngõ ra .............................................................................................. 32

3.4. Thuật toán tối ưu dùng trong huấn luyện ............................................................ 39

3.4.1. Thuật toán lan truyền bình phương trung bình căn bậc hai ......................... 39

3.4.2. Ước lượng mô men thích ứng ...................................................................... 40

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ VÀ ĐÁNH GIÁ .................................................................... 41

4.1. Tập dữ liệu dùng để trainning và testing .......................................................... 41

4.2. Kết quả huấn luyện ........................................................................................... 43

4.3. Kết quả phân loại .............................................................................................. 49

4.4. Đánh giá mô hình CNN VGG16 ...................................................................... 51

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ............................................... 53

TÀI LIỆU THAM KHẢO .

LƯU Ý:

Tài liệu được chia sẻ bởi CTV EBOOKBKMT "Mân Trần Lê" chỉ được dùng phục vụ mục đích học tập và nghiên cứu.

LINK DOWNLOAD