.9 Non-maximal suppression

Một phần của tài liệu Thiết kế hệ thống điều khiển robot thu hoạch dứa dựa trên công nghệ xử lý ảnh (Trang 58 - 59)

4.3.2 Kỹ thuật Transfer Learning

Transfer learning là một kỹ thuật quan trọng trong Deep learning.

Như đã trình bày ở mục 4.2.3, đặc điểm nổi bật của deep learning là khả năng tự “hiểu” các đặc trưng theo cách của máy. Điều này giúp cho máy tính không chỉ học được cách giải quyết vấn đề, mà nó còn học được những “kiến thức” nhất định để giải quyết các bài toán tương tự với bài toán mà nó đã từng giải quyết. “Kiến thức” này được lưu trữ (một cách trừu tượng) trong bộ trọng số của nó. Để có thể giải quyết bài toán khác, ta chỉ cần lấy bộ trọng số này và tinh chỉnh đôi chút đểnâng cao tính tương thích với bài toán mới.

Hiện nay, có nhiều mạng nơ-ron và bộ trọng số được huấn luyện sẵng như Inception, ResNet, DarkNet,... Các mạng nơ-ron này đều được tạo ra để có thể áp dụng kỹ thuật transfer learning. Người tạo ra các mạng này cũng cung cấp miễn phí bộ trọng số đã được họ huấn luyện trên các tập dữ liệu lớn như ImageNet, COCO,... Ta hoàn toàn có thể sử dụng các bộ trọng số này và tinh chỉnh lại để phù hợp với bài toán nhận diện quả dứa và phân loại dứa chín.

Tác giả của thuật toán YOLOv3 đã tạo ra kiến trúc mạng Darknet để áp dụng cho giải thuật của mình. Thông số kiến trúc dark-net-53:

https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/cfg/darknet53.cfg

Đồng thời, tác giảcũng cung cấp bộ trọng sốđã được huấn luyện của kiến trúc này:

48

4.4 Xây dựng cơ sở dữ liệu

4.4.1 Chụp ảnh

• Địa điểm : Cánh đồng dứa tại tỉnh Hòa Bình.

• Thời gian: Từ9h sáng đến 5h chiều.

• Thiết bị : Máy ảnh Intel RealSence Depth Camera D435.

• Phương pháp chụp ảnh :

+ Sử dụng mô hình mẫu máy cắt dứa hình lập phương, kích thước 2m x 2m x 2m. Gắn camera ở giữa cạnh trên vuông góc với luống dứa. Góc chụp của camera so với phương nằm ngang được điều chỉnh với nhiều thông số.

+ Camera được điều khiển và trả về dữ liệu cho máy tính qua cổng kết nối USB type C. Ảnh trả về bao gồm 1 ảnh JPEG có độ phân giải 1280 x 720 và 1 ảnh độ sâu.

+ Camera được điều khiển và trả về dữ liệu cho máy tính qua cổng kết nối USB type C. Ảnh trả về bao gồm 1 ảnh JPEG có độ phân giải 1280 x 720 và 1 ảnh độ sâu.

Kết quả : Camera được điều khiển và trả về dữ liệu cho máy tính qua cổng kết nối USB type C. Ảnh trả về bao gồm 1 ảnh JPEG có độ phân giải 1280 x 720 và 1 ảnh độ sâu

Một phần của tài liệu Thiết kế hệ thống điều khiển robot thu hoạch dứa dựa trên công nghệ xử lý ảnh (Trang 58 - 59)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(108 trang)