(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng học sâu cho nhận biết bệnh cây bằng việc phân loại ảnh lá
➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạmNội dung chi tiết: (Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng học sâu cho nhận biết bệnh cây bằng việc phân loại ảnh lá
(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng học sâu cho nhận biết bệnh cây bằng việc phân loại ảnh lá
Luận vãn Thạc sì: “ứng dụng mạng học salt cho nhận biết bệnh cày bằng việc phán loại ánh ì á "LỜI CAM ĐOANTỏi cam đoan đây là công trình nghiên cứu cú (Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng học sâu cho nhận biết bệnh cây bằng việc phân loại ảnh lá úa tòi.Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn lả trung thực và chưa từng được ai công bố trong bat kỳ còng trình não khácTp. Hồ Chí Mình, ngày 15 tháng 03 năm 2021(Kỷ tên vã ghi rò họ tên)Nguyền Minh TuấnixLuận vãn Thạc sĩ: “ứng đụng mạng học sáu cho nhận biết bệnh cây bằng việc phán loại ánh lá"LỜ (Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng học sâu cho nhận biết bệnh cây bằng việc phân loại ảnh lá I CÁM ƠNEm xin gửi lời cám ơn chân thành đến Ban Giám Hiệu trường Đại Học Sư Phạm Kỳ Thuật Thành Phổ Hồ Chí Minh, quý thẩy/cô trong Khoa Điện - Điện T(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng học sâu cho nhận biết bệnh cây bằng việc phân loại ảnh lá
ử đã lận tinh chi dạy. truyền đạt kiến thức và tạo điều kiện thuận lợi cho em trong suốt quá trinh học tập vừa qua.Đặc biệt em xin chấn thành gứi đến Luận vãn Thạc sì: “ứng dụng mạng học salt cho nhận biết bệnh cày bằng việc phán loại ánh ì á "LỜI CAM ĐOANTỏi cam đoan đây là công trình nghiên cứu cú (Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng học sâu cho nhận biết bệnh cây bằng việc phân loại ảnh lá tốt luận văn nãy.Em xin gửi lời căm ơn đến gia đình, người thân, cùng loàn thè các bạn học viên lóp Kỳ thuật điện tứ khóa 2018B đà nhiệt tinh hồ trợ, góp ỷ, động viên đè em hoàn thàiili luận văn.TP. Hồ Chí Minh, thảng 03 năm 2021 Tác giãNguyền Minh TuấnLuận vãn Thạc sĩ: “ứng dụng mạng học sáu cho n (Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng học sâu cho nhận biết bệnh cây bằng việc phân loại ảnh lá hận biết bệnh cây bằng việc phân loại ảnh ỉá "TÓM TÁTTrong những năm gàn đây. việc ứng dụng mạng học sâu Irong nòng nghiệp đè nhận biêl bệnh cây băng(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng học sâu cho nhận biết bệnh cây bằng việc phân loại ảnh lá
viẹc phân loại ánh lá đang phái triền rất mạnh và mạng no-ron lích chập (CNN - Convolutional Neural Network) là một trong những mò hình phò biến nhất.Luận vãn Thạc sì: “ứng dụng mạng học salt cho nhận biết bệnh cày bằng việc phán loại ánh ì á "LỜI CAM ĐOANTỏi cam đoan đây là công trình nghiên cứu cú (Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng học sâu cho nhận biết bệnh cây bằng việc phân loại ảnh lá llage. Mồi loại Lá bệnh gồm 1000 ãnh được chia thành 2 lập là tập huấn luyện và tập kiềm ira V('ri tỹ lệ lần lượt là <80% và 20%. Ảnh đầu vào được chuẩn hóa đế phù hợp với cấu trúc mạng CNN VGG-16. Luận văn trình bày việc sứ dụng mạng CNN đè huấn luyện và phàn loại từng nhóm lá bệnh khác nhau: 3 bện (Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng học sâu cho nhận biết bệnh cây bằng việc phân loại ảnh lá h. 5 bệnh, 8 bệiúi và dũng ma trận nhầm lẫn đánh giá hiệu suất phân loại của mạng học sâu đối với từng nhóm. Cuối cùng, luận vản thực hiện việc so sán(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng học sâu cho nhận biết bệnh cây bằng việc phân loại ảnh lá
h độ chính xác với một so mò hình khác đê có hướng cái tiến và nâng cao hiệu suất nhận biết bênh cây bằng việc phân loại ầnh lá trong thời gian tới.xiLuận vãn Thạc sì: “ứng dụng mạng học salt cho nhận biết bệnh cày bằng việc phán loại ánh ì á "LỜI CAM ĐOANTỏi cam đoan đây là công trình nghiên cứu cú (Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng học sâu cho nhận biết bệnh cây bằng việc phân loại ảnh lá networks in agriculture for the identification of plant diseases by leaf image classification is developing very strongly and the Convolutional Neural Network (CNN) is one of the most popular model. In this thesis, using CNN VGG-16 network to train and classify 8 types of leaf diseases and healthy l (Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng học sâu cho nhận biết bệnh cây bằng việc phân loại ảnh lá eaves on tomato plants collected from Plantvillage datasets. Each type of diseased leaves includes 1000 images divided into 2 sets of training and tes(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng học sâu cho nhận biết bệnh cây bằng việc phân loại ảnh lá
ting with the rates of 80% and 20% respectively. The input image is standardized to fit the topology of the CNN VGG-16 network. The thesis presents thLuận vãn Thạc sì: “ứng dụng mạng học salt cho nhận biết bệnh cày bằng việc phán loại ánh ì á "LỜI CAM ĐOANTỏi cam đoan đây là công trình nghiên cứu cú (Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng học sâu cho nhận biết bệnh cây bằng việc phân loại ảnh lá ication efficiency of deep learning network for each group. Finally, the thesis does the accuracy comparison with some other models in order to improve and improve the efficiency of plant disease recognition by leaf image classification in the future.xiiLuận vãn Thạc sĩ: “ứng dụng mạng học sâu cho n (Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng học sâu cho nhận biết bệnh cây bằng việc phân loại ảnh lá hận biết bệnh CỘI’ bằng việc phàn loại ảnh ỉủ “MỤC LỤCCHƯƠNG 1: TỎNG QUAN.......................................................11.1.Đặt vấn đề.......(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng học sâu cho nhận biết bệnh cây bằng việc phân loại ảnh lá
..................................................11.2.Các nghiên cứu được còng bố........................................11.3.Mục tiêu...............Luận vãn Thạc sì: “ứng dụng mạng học salt cho nhận biết bệnh cày bằng việc phán loại ánh ì á "LỜI CAM ĐOANTỏi cam đoan đây là công trình nghiên cứu cú (Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng học sâu cho nhận biết bệnh cây bằng việc phân loại ảnh lá ....................................21.4.2.Giới hạn.......................................................31.4Phương pháp nghiên cứu.............................................31.5Cấu trúc luận văn:.................................................3 (Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mạng học sâu cho nhận biết bệnh cây bằng việc phân loại ảnh lá Luận vãn Thạc sì: “ứng dụng mạng học salt cho nhận biết bệnh cày bằng việc phán loại ánh ì á "LỜI CAM ĐOANTỏi cam đoan đây là công trình nghiên cứu cúGọi ngay
Chat zalo
Facebook