tailieunhanh - Phân lớp ảnh trái cây bằng mạng Nơron tích chập sâu

Bài báo nghiên cứu và thiết kế hệ thống mạng nơron tích chập sâu (Deep Convolutional Neural Network - DCNN) trong việc phân loại trái cây. Cụ thể hệ thống gồm 5 tầng tích chập, mỗi tầng đều có ReLU kèm theo, một số tầng sử dụng thêm max pooling. Ngoài ra hệ thống còn sử dụng 3 tầng fully connected với tầng cuối cùng có 60 nơron kết hợp với hàm softmax để phân lớp dữ liệu. Mời các bạn cùng tham khảo! | PHÂN LỚP ẢNH TRÁI CÂY BẰNG MẠNG NƠRON TÍCH CHẬP SÂU Nguyễn Văn Phúc1 Vũ Thanh Hiền2 1 Học viên cao học ngành CNTT trường Đại học Ngoại ngữ - Tin học TP. HCM 2 Khoa CNTT trường Đại học Công nghệ TP. HCM HUTECH TÓM TẮT Bài báo nghiên cứu và thiết kế hệ thống mạng nơron tích chập sâu Deep Convolutional Neural Network - DCNN trong việc phân loại trái cây. Cụ thể hệ thống gồm 5 tầng tích chập mỗi tầng đều có ReLU kèm theo một số tầng sử dụng thêm max pooling. Ngoài ra hệ thống còn sử dụng 3 tầng fully connected với tầng cuối cùng có 60 nơron kết hợp với hàm softmax để phân lớp dữ liệu. Để giảm vấn đề overfitting bài báo sử dụng kỹ thuật sinh thêm dữ liệu và phương pháp dropout . Chính vì vậy hệ thống cho kết quả với độ chính xác cao hơn so với bài báo gốc trên cùng tập dữ liệu mẫu. Từ khóa Convolutional Neural Network Deep Learning Deep Convolutional Neural Network Fruit Classification Image Classification. 1. GIỚI THIỆU Phân lớp các đối tượng trong ảnh là bài toán quan trọng trong thị giác máy tính đây là giai đoạn quan trọng trong việc hiểu các đối tượng trong ảnh. Tuy nhiên cho tới thời điểm này mặc dù đã có nhiều giải pháp hiệu quả giải quyết bài toán phân lớp trên từng loại cơ sở dữ liệu CSDL ảnh bài toán phân lớp ảnh nói chung vẫn còn là bài toán thách thức. Có hai lý do giải thích tại sao bài toán này vẫn còn thách thức Khả năng biểu diễn đặc trưng của đối tượng mặc dù các đặc trưng của đối tượng có thể được học tự động từ CSDL và có thể học phân cấp từ đơn giản đến phức tạp 1 2 nhưng chưa thể thiết kế hệ thống học tự động về độ lớn của đặc trưng và xác định mức độ phân cấp cần học là bao nhiêu. Cho nên trong từng CSDL ta phải phân tích và quyết định các tham số này. Khả năng phân lớp trong nhiều bài toán phân lớp ảnh cụ thể sự khác biệt giữa các đối tượng trong cùng một lớp có giá trị khá lớn trong khi sự khác biệt giữa các đối tượng trong các lớp khác nhau lại có giá trị nhỏ. Hay nói cách khác sự biến động của các đặc trưng trong cùng một lớp lớn hơn sự biến .

• Quản trị mạng
• Phân lớp ảnh trái cây
• Mạng Nơron tích chập sâu
• Hệ thống mạng nơron tích chập sâu
• Thiết kế hệ thống mạng nơron tích chập sâu
• Phân lớp dữ liệu
• Hệ khai mỏ dữ liệu
• Bài giảng Hệ khai mỏ dữ liệu
• Cây quyết định
• Xu hướng phân lớp dữ liệu
• Thang đo phân lớp dữ liệu
• Bài thu hoạch
• Thuật toán phân lớp dữ liệu
• Cài đặt thuật toán phân lớp
• Các thuật toán phân lớp
• Phân lớp dữ liệu với Maple
• Bài giảng Khai phá dữ liệu
• Khai phá dữ liệu
• Hệ thống thông tin
• Phương pháp phân lớp dữ liệu
• Quy trình phân lớp dữ liệu
• Phân lớp bằng cây quyết định
• Thuật toán khai thác
• Kỹ thuật phân lớp dữ liệu
• Đề xuất thuật toán SPP Mining
• Phân hoạch dữ liệu
• Phân hoạch dữ liệu thành N lớp
• Bài tập lớn môn Khai phá dữ liệu
• Giải thuật K NN
• Phân lớp dữ liệu số bằng giải thuật K NN
• Phương pháp nghiên cứu khoa học
• Bài giảng Phương pháp nghiên cứu khoa học
• Giải thuật rừng ngẫu nhiên xiên phân
• Rừng ngẫu nhiên xiên phân
• Phân lớp dữ liệu có số chiều lớn
• Giải thuật khai mở dữ liệu
• luận văn
• công nghệ thông tin
• mô hình phân lớp
• Phân lớp
• Kỹ thuật phân lớp
• Bài toán phân lớp
• Phân lớp đơn nhãn
• Phân lớp cây quyết định
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Bài toán khai thác dữ liệu
• Khai thác dữ liệu tiếng dân tộc
• Bài toán phân lớp văn bản
• Khai thác luật phân lớp
• Cơ sở dữ liệu mất cân bằng về lớp
• Cơ sở dữ liệu
• Thuộc tính lớp
• Phân tích hành vi
• Phân cụm dữ liệu
• Phân lớp kiểu Bayes
• Phương pháp phân lớp
• Ứng dụng phân lớp
• Luận án tiến sĩ khoa học máy tính
• Cây quyết định mờ
• Đại số gia tử
• Khoa học máy tính
• Thuộc tính phân lớp
• Đối sánh điểm mờ
• Bài toán phân lớp dữ liệu
• Phân lớp hiệu quả tập dữ liệu lớn
• Tập dữ liệu lớn
• Giải thuật giảm gradient ngẫu nhiên
• Phân lớp tuyến tính với máy học SVM
• Phân lớp của máy học SVM
• Luận văn Thạc sĩ
• Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính
• Thuật toán phân cụm dữ liệu
• Kỹ thuật khai phá dữ liệu
• Độ đo tương tự hỗn hợp
• Trọng số MSM R
• Bài toán phát hiện tri thức
• Lý thuyết tập thô
• Sử dụng kỹ thuật phân lớp dữ liệu
• Bins màu động
• Thuật toán K means
• Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin
• Cây quyết định phân lớp dữ liệu
• Phân lớp dữ liệu mất cân đối
• Khai thác dữ liệu
• thống kê tin học
• ứng dụng thuật toán cây
• tổ chức kho dữ liệu
• xử lý thông tin
• ứng dụng phân lớp dữ liêu
• kỹ thuật phân lớp trong khai phá dữ liệu
• luận văn tốt nghiệp
• báo cáo thực tập
• phân lớp văn bản
• tài chính ngân hàng
• Hồi quy dữ liệu
• ThS
• Nguyễn Vương Thịnh
• Phân lớp phi tuyến dữ liệu lớn
• Giải thuật song song
• Mô hình máy học véctơ
• Giải thuật gom cụm dữ liệu
• Giải thuật k means
• Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật
• Dữ liệu mất cân bằng
• Hiệu năng phân lớp dữ liệu
• Dữ liệu phân bố không cân bằng
• phân nhóm dữ liệu
• mô hình tứng lớp
• bài toán xác định
• độ chính xác cao
• phân lớp khách hàng