Ứng dụng học sâu cho bài toán nhận diện ảnh

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP NGÀNH KỸ THUẬT DỰ LIỆU ỨNG DỤNG HỌC SÂU CHO BÀI TOÁN NHẬN DIỆN ẢNH GVHD: ThS QUÁCH ĐÌNH HỒNG SVTH: TRẦN NHƯ THUẬN LƯƠNG UY LONG SKL009500 Tp.Hồ Chí Minh, tháng 7/2022 TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TPHCM KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BỘ MÔN: KỸ THUẬT DỮ LIỆU  Trần Như Thuận 18133054 Lương Uy Long 18133026 Đề Tài: ỨNG DỤNG HỌC SÂU CHO BÀI TOÁN NHẬN DIỆN ẢNH KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP KỸ SƯ KỸ THUẬT DỮ LIỆU GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN ThS QCH ĐÌNH HỒNG KHỐ 2018 – 2022 ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM KHOA CNTT XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh Phúc ******* ******* PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN Họ tên Sinh viên 1: Trần Như Thuận MSSV : 18133054 Họ tên Sinh viên 2: Lương Uy Long MSSV : 18133026 Ngành: Kỹ Thuật Dữ Liệu Tên đề tài: Ứng dụng học sâu cho toán nhận diện ảnh Họ tên Giáo viên hướng dẫn: ThS Qch Đình Hồng NHẬN XÉT Về nội dung đề tài & khối lượng thực hiện: Ưu điểm: Khuyết điểm Đề nghị cho bảo vệ hay không ? Đánh giá loại : Điểm : Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2022 Giáo viên hướng dẫn (Ký & ghi rõ họ tên) ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM KHOA CNTT Độc lập – Tự – Hạnh Phúc ******* ******* PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN Họ tên Sinh viên 1: Trần Như Thuận MSSV : 18133054 Họ tên Sinh viên 2: Lương Uy Long MSSV : 18133026 Ngành: Kỹ Thuật Dữ Liệu Tên đề tài: Ứng dụng học sâu cho toán nhận diện ảnh Họ tên Giáo viên phản biện: ThS Trần Tiến Đức NHẬN XÉT Về nội dung đề tài & khối lượng thực hiện: Ưu điểm: Khuyết điểm 10 Đề nghị cho bảo vệ hay không ? 11 Đánh giá loại : 12 Điểm : Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2022 Giáo viên hướng dẫn (Ký & ghi rõ họ tên) LỜI CAM ĐOAN Khoá luận cơng trình nghiên cứu chúng tơi, thực hướng dẫn khoa học ThS Quách Đình Hoàng Các số liệu, kết luận nghiên cứu sản phẩm tạo chúng tơi trình bày khố luận trung thực Chúng tơi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm lời cam đoan Trần Như Thuận Lương Uy Long LỜI CẢM ƠN Qua thời gian học tập rèn luyện trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh nay, nhận nhiều quan tâm giúp đỡ quý Thầy Cô bạn bè Với lòng biết ơn sâu sắc chân thành, xin gửi đến Ban Giám Hiệu trường tạo môi trường học tập sáng tạo động, đầy đủ tiện nghi suốt năm theo học trường Một luận văn tốt nghiệp ngắn ngủi trôi qua để lại nhiều cảm xúc Chúng xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Thầy Quách Đình Hồng Thầy cung cấp tài liệu hướng dẫn tận tình cho chúng tơi Trong suốt q trình thực luận văn tốt nghiệp, Thầy theo dõi tiến độ giải đáp, chia sẻ giúp vượt qua khó khăn Chúng tơi trân q tâm huyết trách nhiệm Thầy công việc giảng dạy truyền đạt kiến thức Chúng xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến Thầy Cô khoa Công nghệ Thông tin - Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM đồng hành hỗ trợ chúng tơi suốt q trình học tập thực khóa luận Chúng tơi xin cảm ơn trường Sư phạm Kỹ thuật tạo nhiều điều kiện thuận lợi cho hoạt động phục vụ học tập sinh viên chúng tôi, đặc biệt thư viện số với nguồn tri thức vô tận Chúng gửi lời cảm ơn chân thành đến bạn khóa 2018 ngành Kỹ thuật Dữ liệu, cảm ơn góp ý chia sẻ quý giá từ tất bạn Cảm ơn động viên từ bạn để nhóm chúng tơi giữ vững tinh thần thực khóa luận tiến độ Những giá trị cốt lõi nhà trường, Thầy Cô bạn bè mang đến, ghi nhớ để làm động lực thúc đẩy thân phát triển hồn thiện Cơng việc chắn có khó khăn khổ luyện thành nhân, rõ ràng thân có bước tiến kiến thức, tư duy, kỹ năng, cách làm việc mối quan hệ ứng xử với người Chúng nhận thấy thân có khuyết điểm thiếu sót cần cố gắng cải thiện để tốt hơn, hướng tới mục tiêu lớn tương lai Trường ĐH Sư Phạm Kỹ Thuật TP.HCM Khoa : Công Nghệ Thông Tin ĐỀ CƯƠNG KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP Họ Tên SV thực : Trần Như Thuận Mã Số SV : 18133054 Họ Tên SV thực : Lương Uy Long Mã Số SV : 18133026 Thời gian làm luận văn : từ : 04/03/2022 Đến : 08/07/2022 Tìm hiểu khái quát Deep Learning Computer Vision Ảnh máy tính tìm hiểu Image Recognition Thu thập xây dựng tập liệu Xử lý liệu tạo mơ hình huấn luyện dựa kiến trúc Ứng dụng minh họa Đánh giá đưa hướng phát triển Đề cương viết luận văn: Phần MỞ ĐẦU 1.1 Tính cấp thiết đề tài 1.2 Mục tiêu đề tài 1.3 Cách tiếp cận phương pháp nghiên cứu - Đối tượng nghiên cứu - Phạm vi nghiên cứu 1.4 Phân tích cơng trình có liên quan 1.5 Kết dự kiến đạt 1.6 Bố cục báo cáo Phần NỘI DUNG Chương 1: Tìm hiểu khái quát học sâu Chương 2: Artificial neural network Chương 3: Ảnh máy tính Chương 4: Covolution neural network Chương 5: Image Recognition Chương 6: Tìm hiểu mạng MobileNetV2 Chương 7: Xây dựng ứng dụng Plant Disease Prediction Phần KẾT LUẬN Kết đạt Ý nghĩa khoa học Ý nghĩa thực tiễn Hạn chế Hướng phát triển TÀI LIỆU THAM KHẢO KẾ HOẠCH THỰC HIỆN STT Thời gian 04/03/2022 – Cơng việc  Tìm hiểu lựa chọn đề tài cho khoá luận tốt nghiệp 14/03/2022 15/03/2022 – 16/05/2022  Tìm hiểu học sâu lĩnh vực thị giác máy tính  Tìm hiểu vể kiến thức NN CNN với kiến thức liên quan Ghi  Tìm hiểu tổng quan hàm kích hoạt  Tìm hiểu ảnh kỹ thuật số máy tính  Tìm hiểu image recognition, transfer learning mobileNet mobileNetV2  Tìm hiểu kiến trúc mơ hình VGG ResNet việc huấn luyện, framework để xây dựng ứng dụng 17/05/2022  Ứng dụng học sâu nhận diện để – xây dựng demo nhỏ, cụ thể ứng 19/06/2022 dụng nhận dạng loại bệnh hại trồng thông qua  Tiến hành viết báo cáo sơ 20/06/2022 – 08/07/2022  Tổng hợp, chỉnh sửa hoàn thiện báo cáo cuối  Chuẩn bị thuyết trình phần trình bày trước giảng viên Ý kiến giáo viên hướng dẫn (Ký ghi rõ họ tên) Ngày tháng năm 2021 Người viết đề cương Trần Như Thuận Lương Uy Long MỤC LỤC MỤC LỤC DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÔNG THỨC DANH MỤC CÁC HÌNH DANH MỤC VIẾT TẮT PHẦN 1: MỞ ĐẦU 10 1.Tính cấp thiết đề tài 10 2.Mục tiêu đề tài 10 3.Cách tiếp cận phương pháp nghiên cứu 11 4.Phân tích cơng trình có liên quan 11 5.Kết dự kiến 12 6.Bố cục báo cáo 12 PHẦN 2: NỘI DUNG 14 CHƯƠNG 1: TÌM HIỂU DEEP LEARNING 14 1.1 LỊCH SỬ SƠ LƯỢC VỀ DEEP LEARNING 14 1.2 HỌC PHÂN CẤP 18 1.3 THẾ NÀO LÀ “SÂU” TRONG HỌC SÂU 20 1.4 TỔNG KẾT 21 CHƯƠNG 2: ARTIFICIAL NEURAL NETWORK 23 2.1 NEURAL NETWORK LÀ GÌ 23 2.2 HOẠT ĐỘNG 23 2.3 Q TRÌNH XỬ LÍ 25 2.4 HÀM KÍCH HOẠT 26 2.4.1 Hàm sigmoid 27 2.4.2 Hàm 28 2.4.3 Hàm RELU 29 2.4.4 Hàm leaky RELU 31 2.4.5 Hàm RELU6 32 2.4.6 Hàm softmax 32 CHƯƠNG 3: ẢNH TRONG MÁY TÍNH 34 3.1 HỆ MÀU RGB 34 3.2 ẢNH MÀU 34 3.3 TENSOR 36