Nghiên cứu và ứng dụng deeplearning để nhận diện các loài hoa

Abstract

Ở Việt Nam, nhiệm vụ xác định một từ 12.000 loài đòi hỏi các chuyên gia chuyên ngành trong hệ thực vật quản lý, với các kỹ năng đào tạo kỹ lưỡng và có kiến thức chuyên sâu. Do đó, với sự tiến bộ của học máy, hệ thống nhận dạng tự động đã được đề xuất để mang lại lợi ích khác nhau các bên liên quan. Trong luận văn, một đánh giá so sánh của ba mô hình học sâu trích xuất tính tích chập, đó là Resnet 152, MobileNetV2, Transformer, được trình bày. Những mô hình đã được kết hợp với phương pháp phân loại với mục đích nhận dạng và phân loại loài hoa bằng hình ảnh. Các mô hình đề xuất đạt được tỷ lệ nhận dạng đầy hứa hẹn và Transformer đạt mức cao nhất với 99%. Kết quả này chứng minh rằng các mô hình học máy có tiềm năng để xác định loài hoa trong môi trường tự nhiên, và các công trình trong tương lai cần kiểm tra đề xuất các hệ thống có độ chính xác cao hơn trên tập dữ liệu lớn hơn để đáp ứng nhu cầu ứng dụng hiện tại