Phan Tấn Phước , Ngô Quang Hiếu Trương Quốc Bảo *

* Tác giả liên hệ (tqbao@ctu.edu.vn)

Abstract

Our country has suitable climatic conditions for growing mango trees. This is a fruit tree that brings economic value to farmers. Therefore, identifying diseases in the flower during the flowering and fruiting stages is very important, greatly affecting to productivity of the season. Therefore, a program on smartphones to identify diseases in mango flowers through images of mango flowers is very necessary. The research used a set of data of 4 types of mango flowers: anthracnose mango flowers, burnt mango flowers (black spot disease), choked mango flowers, and disease-free mango flowers, with 733 images collected. The research already used deep transfer learning techniques to jog the training on model EfficientNetB0 and model MobileNetV2. As a result, the accuracy of the EfficientNetB0 model reached 99.84%, higher than the MobileNetV2 model, which only reached 95.21%. The results of the research can help agronomists and researchers have solutions to support farmers and guide the treatment of disease-carrying mango flowers appropriately and effectively.

Keywords: Android smartphone, EfficientNet network, Grad-CAM, mango flower disease, transfer learning

Tóm tắt

Nước ta có điều kiện khí hậu phù hợp với việc trồng cây xoài. Đây là loại cây ăn trái mang lại giá trị kinh tế cho người nông dân. Do đó, nhận dạng được bệnh hại trên bông trong giai đoạn ra hoa, đậu trái là rất quan trọng, ảnh hưởng lớn đến năng suất mùa vụ. Vì vậy, ứng dụng điện thoại thông minh để nhận dạng bệnh trên bông xoài thông qua hình ảnh của bông xoài là rất cần thiết. Nghiên cứu sử dụng tập dữ liệu của 4 loại bông xoài: bông xoài thán thư, bông xoài bị cháy (bệnh đốm đen), bông xoài nghẹn, bông xoài không bệnh, với 733 hình ảnh được thu thập. Nghiên cứu đã sử dụng kỹ thuật học sâu chuyển tiếp để tiến hành huấn luyện trên mô hình EfficientNetB0 và MobileNetV2, kết quả độ chính xác của mô hình EfficientNetB0 đạt 99,84% cao hơn so với mô hình MobileNetV2 chỉ đạt 95,21%. Kết quả nghiên cứu có thể giúp các nhà nông học, nhà nghiên cứu có các biện pháp hỗ trợ người nông dân định hướng xử lý bông xoài mang bệnh hại phù hợp, hiệu quả.

Từ khóa: Bệnh trên bông xoài, điện thoại thông minh, Grad-CAM, học chuyển tiếp, mạng EfficientNet

Article Details

Tài liệu tham khảo

Ashok, V., & Vinod, D. S. (2021). A Novel Fusion of Deep Learning and Android Application for Real-Time Mango Fruits Disease Detection. In S. C. Satapathy, V. Bhateja, B. Janakiramaiah, & Y. W. Chen (Eds.), Intelligent System Design (pp. 781–791). Springer Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-15-5400-1_74

Báo điện tử Đảng Cộng Sản Việt Nam. (2011). Đồng Tháp: Cần phát triển cây xoài Nam bộ theo hướng bền vững.
https://dangcongsan.vn/kinh-te/dong-thap-can-phat-trien-cay-xoai-nam-bo-theo-huong-ben-vung-89060.html.

Bazzani, L., Bergamo, A., Anguelov, D., & Torresani, L. (2016). Self-taught object localization with deep networks. Proceedings of the IEEE 2016 Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV 2016) (pp.1-13). https://doi.org/10.48550/arXiv.1409.3964

Chollet, F. (2017). Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions. Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 1251-1258). https://doi.org/10.48550/arXiv.1610.02357

Hâu, T. V. (2009). Giáo trình xử lý ra hoa cây ăn trái. Nhà xuất bản Đại học Quốc Gia Thành phố Hồ Chí Minh.
https://doi.org/10.48550/arXiv.1905.11946

LeCun, Y., Bottou, L., Bengio, Y., & Haffner, P. (1998). Gradient-based learning applied to document recognition, Proceedings of the IEEE, 86(11), 2278-2323.

Mark, S., Andrew, H., Menglong Z., Andrey, Z., & Liang-Chieh, C. MobileNetV2 (2019): Dư lượng đảo ngược và tắc nghẽn tuyến tính. Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV) arXiv:1801.04381 [cs.CV]

Singh, U. P., Chouhan, S. S., Jain, S., & Jain, S. (2019). Multilayer Convolution Neural Network for the Classification of Mango Leaves Infected by Anthracnose Disease. IEEE Access, 7, 43721-43729. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2907383

Tan, M., & Le, Q. V. (2019). EfficientNet: Rethinking model scaling for convolutional neural networks, 36th International Conference on Machine Learning, ICML 2019 (pp. 10691-10700). https://doi.org/10.48550/arXiv.1905.11946

Zhou, B., Khosla, A., Lapedriza, A., Oliva, A., & Torralba, A. (2016). Learning Deep Features for Discriminative Localization, Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on CVPR (pp. 2921-2929).
https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.319