XÂY DỰNG ỨNG DỤNG DI ĐỘNG NHẬN DẠNG BỆNH TRÊN LÁ BƯỞI QUA HÌNH ẢNH

Abstract

Xây dựng ứng dụng di động nhận dạng bệnh trên lá cây bưởi qua hình ảnh là một thách thức trong lĩnh vực thị giác máy tính và để giải quyết vấn đề này, nhiều mô hình học sâu đã được áp dụng. Trong nghiên cứu này, chúng tôi tiếp cận bài toán nhận dạng bệnh trên lá bưởi sử dụng các mô hình nổi tiếng như MobileNet, ResNet50, CNN, VGG16, và Vision Transformer. Tập dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu là kết quả của việc tự thu thập trên mạng, bao gồm hình ảnh đa dạng của nhiều loại lá bưởi. Quá trình thu thập dữ liệu này giúp chúng tôi có một bộ dữ liệu đa dạng và phản ánh thực tế, từ đó cải thiện khả năng tổng quát hóa của các mô hình. Chúng tôi thực hiện đánh giá hiệu suất của các mô hình thông qua phương pháp đánh giá độ chính xác (accuracy). Kết quả thực cho thấy được mô hình Vision Transformer cho độ chính xác cao nhất 0.9 so với các mô hình còn lại.