XÂY DỰNG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG CÂY THUỐC NAM VỚI MOBILENET-V2, VGG16 CNN CLASSIFY

Abstract

Trong thời đại công nghệ hóa hiện nay, các công nghệ ra đời liên tục và giúp cho đời sống con người ngày càng phát triển. Các hệ thống nhận diện ngày càng phát triển như nhận diện mặt người, nhận diện biển số xe,… góp phần giúp cho đời sông con người ngày càng được nâng cao và dễ dàng hơn, các hệ thống nhận diện giúp mọi người dễ dàng hơn trong việc phân loại hay nhận dạng vật thể qua hình ảnh. Giũa thời đại y học càng càng phát triển việc tích hợp sợ phát triển của công nghệ vào y học đang là xu hướng ngày càng được ưa chuộng. Chúng góp phần giúp đỡ một phần công việc trong quá trình khám chữa bệnh của các y bác sỹ. Do đó tôi đề xuất đề tài “ hệ thống nhận dạng cây thuốc nam với mô hình Mobilenet-V2, VGG16CNN CLassify”, Cụ thể là ứng dụng các mô hình học sâu vào đề tài, từ dữ liệu đầu vào chuyển đổi thành các véc tơ, sau đó dùng các mô hình VGG16 và Mobilenet-V2 để huấn huyện nhận dạng và phân loại hình ảnh. Từ cơ sở dữ liệu được cung cấp, tiến hành xử lý dữ liệu, sau đó chúng tôi chia tập dữ liệu thành các tập dùng để đào tạo,điều chỉnh tham số và kiểm thử. Sau quá trình huấn luyện mô hình, thu được độ đo F1-score trung bình của bộ phân lớp MobileNet-V2 là 0.64 và độ đo F1-score trung bình của bộ phân lớp VGG16 là 0.63. Công việc thực hiện của hệ thống gồm các giai đoạn,đầu tiên xử lý hình ảnh, giai đoạn tiếp theo là đưa các hình ảnh ở giai đoạn đầu vào mô hình phân loại MobileNet-V2 và VGG16 để phân loại, sau đó hiển thị kết quả phân loại ra màn hình