การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดลจำแนกภาพสำหรับโรคใบข้าวโพด
คำสำคัญ:
โรคใบข้าวโพด, การเปรียบเทียบประสิทธิภาพ, โมเดลจำแนกภาพบทคัดย่อ
การวิจัยครั้งนี้ได้ดำเนินการการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดลจำแนกภาพสำหรับโรคใบ ข้าวโพดที่ ใช้ เครื่องมือของไมโครซอฟต์อำชัวร์ในการจำแนกประเภทภาพโรคใบข้าวโพด โดยมี วัตถุประสงค์ในการเปรียบเทียบประสิทธิภาพความแม่นยำของโมเดล ขนาดของโมเดล และเวลาที่ใช้ใน การประมวลผลของโมเดลในการจำแนกภาพโรคใบข้าวโพด ได้แก่ InceptionV3, VGG16, Xception และ Custom Visionซึ่งใช้ชุดข้อมูลโรคใบข้าวโพด 4 ชนิด ได้แก่ โรคใบไหม้แผลใหญ่ โรครำสนิม โรคใบ จุดสีเทา และปกติ สำหรับใช้เป็นข้อมูลชุดเรียนรู้ด้วยวิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่องจักรเพื่อสร้างเป็นโมเดลและ ใช้เป็นข้อมูล ชุดทดสอบโมเดลที่สร้างขึ้นในการจำแนกภาพโรคใบข้าวโพด ซึ่งจากผลกำรทดลองพบว่า โมเดลที่ มีป ระสิ ทธิภาพในการจำแนกภาพโรคใบข้าวโพดได้ดี ที่สุดคือ Custom Vision ด้วยค่ำความ ถูกต้องของโมเดล เท่ากับร้อยละ 98.1 และมีขนาดของโมเดล เท่ากับ 21.2 เมกะไบต์ และเวลาที่ใช้ใน การประมวลผลของโมเดล เท่ากับ 6.89 วินาที
การดาวน์โหลด
ตีพิมพ์แล้ว
ฉบับ
ส่วน
ใบอนุญาต
Journal of TCI is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0) licence, unless otherwise stated. Please read our Policies page for more information...
