Ταξινόμηση οπωροκηπευτικών με χρήση βαθιών συνελικτικών δικτύων
Creators: name: Γκαρτζονίκα, Θεοδώρα Λάμπρου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: Βαθιά Συνελικτικά Δίκτυα
Μηχανική Μάθηση
Αυτόματη Συγκομιδή
Deep Convolutional Networks
Machine Learning
Autonomous harvesting

description: Ελληνική Περίληψη Στην παρούσα διπλωματική εργασία γίνεται χρήση βαθιών συνελικτικών δικτύων για την ταξινόμηση οπωροκηπευτικών προϊόντων. Το σύνολο δεδομένων που χρησιμοποιείται περιείχε 131 είδη φρούτων και λαχανικών και αποτελούνταν από RGB εικόνες. Κατά την διαδικασία της εκπαίδευσης των δικτύων τα δεδομένα αυξάνονται με αλλαγή της θέσης των εικονοστοιχείων και της τιμής τους. Τα παραπάνω επιτυγχάνονται με αναστροφή των εικόνων και προσαρμογή του κορεσμού και της απόχρωσης των εικονοστοιχείων. Για την ταξινόμηση των οπωροκηπευτικών προτείνεται ένα συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο. Η εξαγωγή των χαρακτηριστικών γίνεται με τέσσερα συνελικτικά επίπεδα, το καθένα ακολουθούμενο από επίπεδο υποδειγματοληψίας. Ο ταξηνομητής του προτεινόμενου δικτύου αποτελείται από δύο πλήρως συνδεδεμένα επίπεδα, το καθένα ακολουθούμενο από επίπεδα απόσυρσης. Επίσης εφαρμόζεται μέθοδος μεταφορά εκπαίδευσης κάνοντας χρήση του προ εκπαιδευμένου μοντέλου ResNet-50. Για την ταξινόμηση με ResNet-50, χρησιμοποιούνται τα βάρη του προ εκπαιδευμένου δικτύου σε ένα παραλλαγμένο RenNet-50 δίκτυο. Στο δίκτυο παραλλαγής ResNet-50, η εξαγωγή των χαρακτηριστικών γίνεται χρησιμοποιώντας την αρχιτεκτονική του ResNet-50, ενώ χρησιμοποιείτε ο ταξινομητής του προτεινόμενου δικτύου. Πραγματοποιήθηκαν δοκιμές μεταβάλλοντας τον χρωματικό χώρο των εικόνων εισόδου. Επίσης μελετάται η επίδραση της εξισορρόπησης του συνόλου δεδομένων. Στο προτεινόμενο δίκτυο με είσοδο εικόνων στον RGB χρωματικό χώρο, επιτεύχθηκε ακρίβεια 97,76%. Τέλος, τα καλύτερα αποτελέσματα δόθηκαν με χρήση της παραλλαγής του ResNet-50 και είσοδο RGB εικόνες, πετυχαίνοντας ακρίβεια 99.55%.
description: In this master thesis, Convolutional Neural Networks are used for the classification of fruits and vegetables. The dataset that is used has 131 species of fruits and vegetables and is consisted of RGB images. During the training process of the networks, data are augmented by changing the position and the value of pixels. This is achieved by flipping the image and adjusting the value of saturation and hue of pixels. A Convolutional Neural Network is proposed for the classification of fruits and vegetables. Feature extraction is done by four convolutional layers, each on followed by a pooling layer. The classifier of this network is consisted by two fully connected layers, each one followed by a dropout layer. Also transfer learning method is applied by using the pre-trained network ResNet-50. The classification is done by using the weights of the pretrained network to a modified ResNet-50. The modified ResNet-50 network uses as feature extraction the architecture of ResNet-50 and as classifier the one that was proposed. Tests were performed by changing the colour space if the input images. Also, the effect of balanced dataset is studied. The proposed network achieved accuracy of 97,76% by using images in RGB colour space. Finally, best results were given by modified ResNet-50 with input RGB images, by achieving accuracy of 99,55%.