Ứng dụng học sâu trong phân loại trái cây

Bộ Giáo Dục Và Đào Tạo Trường Đại Học Ngoại Ngữ - Tin Học Tphcm Luận Văn Thạc Sĩ Công Nghệ Thông Tin Nguyễn Văn Phúc Ứng Dụng Học Sâu Trong Phân Loại Trái Cây Bộ Giáo Dục Và Đào Tạo Trường Đại Học Ngoại Ngữ - Tin Học Tphcm ...

TRANG THÔNG TIN VỀ LUẬN VĂN THẠC SĨ 1. Họ tên học viên: NGUYỄN VĂN PHÚC Nam/ Nữ: Nam 2. Ngày tháng năm sinh: 30 tháng 4 năm 1990 Nơi sinh: Campuchia 3. Ngành học: Công nghệ Thông tin Mã số: 60480201 4. Ngày nhập học: 2016 5. Các thay đổi trong quá ...

- Các bước cơ bản trong một hệ thống xử lý ảnh: + Khối thu nhận ảnh: có nhiệm vụ tiếp nhận ảnh đầu vào. + Khối tiền xử lý: có nhiệm vụ xử lý nâng cao chất lượng ảnh như giảm nhiễu, phân vùng, tìm biên v.v. + Khối trich ...

Ảnh. Kết quả không phải lúc nào cũng tuyệt vời. Thị giác máy tính (computer vision) là lợi ích chính của deep learning. Thị giác máy tính sử dụng deep learning hiện nay đã ngang ngửa với con người trong nhiều nhiệm vụ nhận dạng hình ảnh. ...

Mạng tích chập để giải quyết bài toán phân loại trái cây trên ảnh màu. Sẽ bắt đầu mạng tích chập với việc sử dụng mạng truyền thống để giải quyết bài toán này trong phần trước. Mặc dù nhiều phép toán lặp nhưng sẽ xây ...

(bias), tổng số 23,550 tham số (parameter). Nói cách khác, lớp kết nối đầy đủ (fully – connected layer) sẽ cần số lượng tham số nhiều gấp 40 lần so với lớp tích chập (convolutional layer). Tất nhiên, không thể thực sự làm một so sánh ...

8 39 Limes 35 Litchi 36 Mandarine 37 Mango 38 Maracuja 39 Nectarine 40 Orange 41 Papaya 42 Passion Fruit 43 Peach 44 Peach Flat 45 Pear 46 Pear Abate 47 Pear Monster 48 Pear Williams 49 Pepino 50 Pineapple 51 Pitahaya Red 52 Plum 53 Pomegranate 54 Quince 55 Raspberry 56 Salak 57 Strawberry 58 ...

0 Bảng 3.2 Các thông số của mô hình B. Hàm loss Để đánh giá lỗi giữa output của mạng và giá trị ground truth của tập dữ liệu, chúng tôi chọn hàm loss là hàm category cross entropy 𝑚 𝐿(𝑦, 𝑦̂) = − ∑(𝑦 ( 𝑖) log(𝑦̂ ( 𝑖) ) + (1 ...

Hình 4.5 Kiểm tra trên tập dữ liệu test 4.2 Kết luận và phướng phát triển Luận văn đã phân tích, thiết kế một mô hình CNN để phân loại trái cây, mô hình sử dụng cả ba kênh RGB để phân lớp ảnh. Kết quả thực nghiệm cho thấy ...