Deep computer vision system for cocoa classification
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cocoa hybridisation generates new varieties which are resistant to several plant diseases, but has individual chemical characteristics that affect chocolate production. Image analysis is a useful method for visual discrimination of cocoa beans, while deep learning (DL) has emerged as thede factotechnique for image processing . However, these algorithms require a large amount of data and careful tuning of hyperparameters. Since it is necessary to acquire a large number of images to encompass the wide range of agricultural products, in this paper, we compare a Deep Computer Vision System (DCVS) and a traditional Computer Vision System (CVS) to classify cocoa beans into different varieties. For DCVS, we used a Resnet18 and Resnet50 as backbone, while for CVS, we experimented traditional machine learning algorithms, Support Vector Machine (SVM), and Random Forest (RF). All the algorithms were selected since they provide good classification performance and their potential application for food classification A dataset with 1,239 samples was used to evaluate both systems. The best accuracy was 96.82% for DCVS (ResNet 18), compared to 85.71% obtained by the CVS using SVM. The essential handcrafted features were reported and discussed regarding their influence on cocoa bean classification. Class Activation Maps was applied to DCVS’s predictions, providing a meaningful visualisation of the most important regions of the images in the model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».