10. NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN YOLOV7 ĐỂ PHÂN LOẠI CÀ CHUA

Mạnh Nguyễn Văn, An Lê Văn, Lương Trần Đức, Tú Nguyễn Tuấn, Huyền Nguyễn Thị Thanh, Thúy Ngô Thị Bích, Cường Nguyễn Thái

Giới thiệu

Hiện nay, trí tuệ nhân tạo và học máy đang ngày càng phát triển và được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực trong đời sống. Trí tuệ nhân tạo có khả năng xử lý dữ liệu khổng lồ, học hỏi từ dữ liệu và đưa ra quyết định một cách tự động. Trong quá trình nghiên cứu, nhóm đã ứng dụng nhận diện cà chua bằng thị giác máy tính thông qua thuật toán YOLOv7. Từ đó đánh giá, phân tích dựa trên dữ liệu cà chua thu thập được. Mô hình nhận diện quả cà chua đã đạt được độ chính xác 93,3 % đối với quả bình thường và đạt 89,1 % với quả hỏng trên tập dữ liệu thử nghiệm. Từ kết quả nghiên cứu có thể phân loại được cà chua một cách chính xác nhất nhằm tăng sản lượng, chất lượng sản phẩm trong lĩnh vực nông nghiệp Việt Nam.

Toàn văn bài báo

Được tạo từ tệp XML

Trích dẫn

[1]. Redmon, J., & Farhadi, A., (2018). YOLOv3: An incremental improvement. arXiv preprint arXiv:1804.02767.
[2]. Wang, C. Y., Bochkovskiy, A., Hong-Yuan, Y., (2022). YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors. arXiv preprint arXiv:2207.02485.
[3]. Wang, C. Y., Bochkovskiy, A., (2020). CSPNet: A new Backbone that can enhance the performance of visual recognition models. arXiv preprint arXiv:1911.11929.
[4]. Wu, H., Zhang, Y., Xu, Y., Bao, J., Guo, Z., (2021). VoVNet: Vision transformer with variable input resolution for object detection. arXiv preprint arXiv:2106.14833.
[5]. Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J., (2009). The elements of statistical learning: Data mining, inference, and prediction. Springer Science & Business Media.
[6]. Brachmann, M., Rother, C., (2014). Measuring the object detection accuracy using intersection over union. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (p. 2.980-2.987).
[7]. Nguyen Mai (2023). Series [Paper Explain] YOLOv7: Su dung cac “trainable bag-off-freebies” dua YOLO len mot tam cao moi. Kênh Youtube Nguyen Mai.

Các tác giả

Mạnh Nguyễn Văn
An Lê Văn
Lương Trần Đức
Tú Nguyễn Tuấn
Huyền Nguyễn Thị Thanh
Thúy Ngô Thị Bích
Cường Nguyễn Thái
cuongnt@haui.edu.vn (Liên hệ chính)
Nguyễn Văn, M., Lê Văn, A., Trần Đức, L., Nguyễn Tuấn, T., Nguyễn Thị Thanh, H., Ngô Thị Bích, T., & Nguyễn Thái, C. (2024). 10. NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN YOLOV7 ĐỂ PHÂN LOẠI CÀ CHUA. Tạp Chí Khoa học Tài Nguyên Và Môi trường, (50), 102–112. https://doi.org/10.63064/khtnmt.2024.569
##submission.license.notAvailable##

Chi tiết bài viết

Các bài báo tương tự

1 2 3 4 5 > >> 

Bạn cũng có thể bắt đầu một tìm kiếm tương tự nâng cao cho bài báo này.

Các bài báo được đọc nhiều nhất của cùng tác giả

10. NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG MÔ HÌNH YOLOV8 TRONG PHÁT HIỆN VÀ THỐNG KÊ SỐ LƯỢNG VỊ TRÍ CÒN TRỐNG TRONG BÃI ĐỖ Ô TÔ

Phạm Thị Thanh Thủy, Kiều Đức Hồng, Trịnh Sơn Trà, Nguyễn Thị Hương, Cao Hạnh Ly, Thái Trung Hiếu
Abstract View : 543
Download :129

07. ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HỌC MÁY VÀ XỬ LÝ NGÔN NGỮ TỰ NHIÊN TRONG VIỆC XÂY DỰNG CHATBOT HỖ TRỢ XÁC ĐỊNH VÀ CHỮA LÀNH TÂM LÝ HẬU THƯƠNG TỔN

Thành Đoàn Duy, Duy Nguyễn Ngọc, Tài Phạm Hoàng Đức, Thảo Đỗ Thị Thanh, Nhung Nguyễn Thị, Phượng...
Abstract View : 563
Download :205

04. ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ AI TRONG DỰ ĐOÁN NGUY CƠ MẮC UNG THƯ PHỔI Ở NGƯỜI

Tuấn Vũ Đình, Quân Nguyễn Đức, Minh Nguyễn Công, Phương Vũ Thu, Trang Phạm Thị Quỳnh
Abstract View : 1045
Download :485