tailieunhanh - Phát hiện tự động các bộ phận của cây từ ảnh sử dụng mạng nơ-ron tích chập

Bài viết đề xuất một phương pháp phát hiện tự động bộ phận cây sử dụng mạng nơ-ron tích chập. Các thực nghiệm được tiến hành trên tập con của tập dữ liệu PlantClef 2015 để đánh giá hiệu quả của phương pháp đề xuất. Phương pháp đề xuất cải thiện được 27, 44% (đối với trường hợp bảy bộ phận) và 27, 69% (đối với trường hợp năm bộ phận) tại hạng 1 so với phương pháp trước đó. | Phát hiện tự động các bộ phận của cây từ ảnh sử dụng mạng nơ-ron tích chập Các công trình nghiên cứu phát triển Công nghệ Thông tin và Truyền thông Phát hiện tự động các bộ phận của cây từ ảnh sử dụng mạng nơ-ron tích chập Nguyễn Thị Thanh Nhàn1,2 , Lê Thị Lan1 , Vũ Hải1 , Hoàng Văn Sâm3 1 Viện nghiên cứu quốc tế MICA, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội 2 Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông Thái Nguyên 3 Bộ môn Thực vật rừng, Trường Đại học Lâm nghiệp Tác giả liên hệ: Nguyễn Thị Thanh Nhàn, nttnhan@ Ngày nhận bài: 27/11/2017, ngày sửa chữa: 08/05/2018, ngày duyệt đăng: 21/05/2018 Xem sớm trực tuyến: 08/11/2018, định danh DOI: Biên tập lĩnh vực điều phối phản biện và quyết định nhận đăng: PGS. TS. Lê Hoàng Sơn Tóm tắt: Phát hiện bộ phận cây từ ảnh là bước đầu tiên trong hệ thống nhận dạng cây. Các nghiên cứu gần đây thường dựa trên giả thuyết rằng loại bộ phận cây đã được xác định từ trước. Đã có một số nghiên cứu được đề xuất cho bài toán phát hiện tự động bộ phận cây nhưng các phương pháp này vẫn chủ yếu dựa trên các đặc trưng tự thiết kế. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một phương pháp phát hiện tự động bộ phận cây sử dụng mạng nơ-ron tích chập. Các thực nghiệm được tiến hành trên tập con của tập dữ liệu PlantClef 2015 để đánh giá hiệu quả của phương pháp đề xuất. Phương pháp đề xuất cải thiện được 27, 44% (đối với trường hợp bảy bộ phận) và 27, 69% (đối với trường hợp năm bộ phận) tại hạng 1 so với phương pháp trước đó. Từ khóa: Phát hiện bộ phận cây, nhận dạng cây, học sâu, mạng nơ-ron tích chập. Title: Automatic Plant Organ Detection from Images using Convolutional Neural Networks Abstract: Detecting plant organs from multiple organ images is the first step in a plant identification system. The current researches mainly rely on the assumption that the type of an organ is manually predetermined. Few works have been done on .