A Novel Classification Model of Date Fruit Dataset Using Deep Transfer Learning
Notice bibliographique
Résumé
Date fruits are the most common fruit in the Middle East and North Africa. There are a wide variety of dates with different types, colors, shapes, tastes, and nutritional values. Classifying, identifying, and recognizing dates would play a crucial role in the agriculture, commercial, food, and health sectors. Nevertheless, there is no or limited work to collect a reliable dataset for many classes. In this paper, we collected the dataset of date fruits by picturing dates from primary environments: farms and shops (e.g., online or local markets). The combined dataset is unique due to the multiplicity of items. To our knowledge, no dataset contains the same number of classes from natural environments. The collected dataset has 27 classes with 3228 images. The experimental results presented are based on five stages. The first stage applied traditional machine learning algorithms for measuring the accuracy of features based on pixel intensity and color distribution. The second stage applied a deep transfer learning (TL) model to select the best model accuracy of date classification. In the third stage, the feature extraction part of the model was fine-tuned by applying different retrained points to select the best retraining point. In the fourth stage, the fully connected layer of the model was fine-tuned to achieve the best classification configurations of the model. In the fifth stage, regularization was applied to the classification layer of the best-selected model from the fourth stage, where the validation accuracy reached 97.21% and the best test accuracy was 95.21%.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».