- Kết quả của quá trình huấn luyện là bộ trọng số thu được lưu vào folder “trained_weights_final.h5”.
3.2.2. Huấn luyện nhận diện phân biệt quả dứa xanh và chín (huấn luyện lần 2) lần 2)
Mục đích của việc huấn luyện này là giúp máy tính học cách phân biệt quả dứa xanh và quả dứa chín, sau khi đã phân biệt được quả dứa với các loại hoa quả khác. Để thực hiện bước này, nhóm 2 nhãn full baby pineapple (nhãn toàn bộ quả dứa non, cả thân và vương miện dứa) và full green pineapple (nhãn toàn bộ quả dứa xanh) thành 1 nhãn full green pineapple (nhãn toàn bộ dứa xanh); nhãn full ripe pineapple (nhãn tồn thân quả dứa chín) thành nhãn full ripe pineapple (nhãn tồn bộ dứa chín).
- Bộ trọng số cơ sở: Sử dụng bộ trọng số thu được từ lần huấn luyện 1. - Bước 1: Đóng băng các lớp đầu và huấn luyện 2 lớp cuối qua 60 epochs với learning rate là 1e-3 để đạt được trạng thái ổn định của loss.
- Bước 2: Huấn luyện toàn mạng qua 60 epoch với learning rate ban đầu là 1e-4 (sử dụng thuật toán Reduce LROn Plateau để thay đổi learning rate trong quá trình huấn luyện).
- Kết quả của quá trình huấn luyện là bộ trọng số thu được lưu vào folder “trained_weights_final_green_ripe.h5”.
3.2.3. Huấn luyện nhận diện phân biệt quả dứa xanh và chín dựa vào đặc điểm của thân trái và đài trái (huấn luyện lần 3) điểm của thân trái và đài trái (huấn luyện lần 3)
Mục đích của việc huấn luyện này để giúp máy tính học sâu hơn so với bước huấn luyện 2. Ngoài việc phân biệt dứa xanh chín dựa vào đặc điểm tồn bộ trái (bước 2), tại bước này việc phân biệt quả dứa xanh và dứa chín được thực hiện trên 2 nhãn của một quả dứa (tức dựa vào đặc điểm cụ thể của thân trái, và đặc điểm cụ thể của vương miện quả) để phân biệt sâu hơn sự khác nhau giữa quả dứa xanh và quả dứa chín. Để thực hiện bước này, nhóm 2 nhãn full baby pineapple (nhãn tồn thân quả dứa non), full green pineapple (nhãn toàn thân quả dứa xanh) thành 1 nhãn full green pineapple (nhãn tồn thân quả dứa xanh); nhóm 2 nhãn body baby pineapple (nhãn thân quả dứa non), body green pineapple (nhãn thân quả dứa xanh) thành 1 nhãn body green pineapple (nhãn thân quả dứa xanh); 2 nhãn crown ripe pineapple (nhãn vương miện quả dứa chín) và body ripe pineapple (nhãn thân quả dứa chín) được giữ nguyên.
- Bộ trọng số cơ sở: Sử dụng bộ trọng số thu được từ lần huấn luyện 2. - Bước 1: Đóng băng các lớp đầu và huấn luyện 2 lớp cuối qua 60 epochs với learning rate là 1e-3 để đạt được trạng thái ổn định của loss.
- Bước 2: Huấn luyện toàn mạng qua 60 epoch với learning rate ban đầu là 1e-4 (sử dụng thuật toán ReduceLROnPlateau để thay đổi learning rate trong quá trình huấn luyện).
- Kết quả của quá trình huấn luyện là bộ trọng số thu được lưu vào folder “trained_weights_final_body_green_ripe.h5”.
3.2.4. Kết quả huấn luyện
Sau khi huấn luyện trên tập dữ liệu 840 ảnh, ta sẽ sử dụng bộ trọng số thu được cuối cùng để có 1 mơ hình mạng nơ-ron hồn chỉnh, với đầu vào là ảnh trong tập “Test” (ảnh trong tập “Test” sẽ có cùng điều kiện ánh sáng, kích thước, địa hình chụp như tập ảnh dùng cho việc training). Kết quả thu được khi test trên tập dữ liệu 168 ảnh.
Độ chính xác trung bình (mAP) 90.82%