NHẬN DẠNG CÂY THUỐC NAM DỰA TRÊN MÔ HÌNH YOLO VỚI CÁCH TIẾP CẬN PHÂN CẤP

Abstract

Y học cổ truyền Việt Nam dựa trên kinh nghiệm thực tế được tích lũy qua hàng năm. Số lượng cây thuốc nam trong trong tự nhiên đa dạng phong phú và ngày càng được sử dụng nhiều trong y học, nhưng không phải ai cũng biết và sử dụng. Nhiều cây thuốc nam có hình dạng gần giống nhau, rất dễ gây ra nhầm lẫn nếu như những người không chuyên tìm kiếm và sử dụng. Trong đề tài này, em sử dụng YOLO– một thuật toán nhận dạng đối tượng ảnh vào bài toán nhận dạng một số loại cây thuốc nam trong danh sách 70 cây thuốc nam theo quy định của Bộ Y Tế (11/2014). Em đã tiến hành thực nghiệm trên tập dữ liệu gồm 1600 ảnh với 32 loại cây thuốc nam. Mô hình nhận dạng được thực hiện dựa trên thuật toán YOLO với cách tiếp cận phân cấp. Quá trình phân cấp từ tập dữ liệu lớn ban đầu (cấp 1-32 lớp) thành 2 tập dữ liệu nhỏ (cấp 2-24 lớp và cấp 3- 9 lớp) dựa trên độ chính xác trung bình và ma trận confusion matrix từ kết quả huấn luyện của mô hình cấp 1 ban đầu. Dựa trên tập dữ liệu phân cấp em tiến hành huấn luyện các tập dữ liệu trên cùng một giải thuật YOLOv5 để quan sát kết quả của các mô hình qua các tập dữ liệu phân cấp. Đề tài “Nhận dạng cây thuốc nam dựa trên mô hình YOLO với cách tiếp cận phân cấp” đã hoàn thành tương đối tốt yêu cầu mà ban đầu đã đề ra, mô hình đáp ứng nhu cầu nhận dạng hình ảnh một số loại cây thuốc nam.