ỨNG DỤNG YOLOV8 NHẬN DIỆN BỆNH TRÊN TÔM

Abstract

Trong nghiên cứu này, chúng tôi nghiên cứu nhận diện tôm trên mô hình nhận diện YOLOv8 đã đánh giá được cho tốc độ chính xác cao và tốc độ nhận diện nhanh cũng như tìm hiểu về kiến trúc của các tầng và so sánh kiến trúc mô hình YOLOv5. Quá trình đào tạo hai mô hình YOLOv8 và YOLOv5 cho nhận diện tôm có dấu hiệu bình thường hay bất thường diễn ra theo từng bước, (1) thu thập dữ liệu đầu vào với dữ liệu được thu thập là 2170 ảnh, (2) tiền xử lý dữ liệu loại bỏ những ảnh mờ và gán nhãn đối tượng, (3) đào tạo mô hình, đánh giá hiệu suất, và so sánh các thông số, kết quả đào tạo giữa hai mô hình để chọn ra mô hình có khả năng nhận diện tốt nhất. Cuối cùng, chuyển đổi mô hình sang các định dạng khác để nhận diện ảnh, ghi hình Video đối tượng tôm trên Website và ứng dụng di động Android.