fieldid E-Thesis & Research สถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น
สืบค้น:

เขตข้อมูล ข้อมูล
บทคัดย่อ
การจำแนกเกรดรังนกแอ่นกินรังด้วย YOLOv8n : งานวิจัยนี้มุ่งเน้นการใช้โมเดล YOLOv8n สำหรับการจำแนกเกรดรังนกแอ่นกินรัง โดยอิงจากชุดข้อมูลที่ปรับแต่งเองซึ่งประกอบด้วย 3 คลาส ได้แก่ เกรดเอ, เกรดบี และ รังมุม การศึกษานี้ประเมินประสิทธิภาพของโมเดลในด้าน Precision, Recall และ F1 Score พร้อมทั้งปรับค่า Hyperparameters เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการตรวจจับ โมเดล YOLOv8n สามารถทำค่า F1 Score ได้สูงถึง 0.99 ที่ค่า Confidence Threshold 0.442 และมีค่า mAP@0.5 และ mAP@0.5:0.95 เท่ากับ 0.995 และ 0.779 ตามลำดับ ผลการทดลองแสดงถึงความสามารถในการตรวจจับที่มีประสิทธิภาพสำหรับคลาส เกรดเอ และเกรดบี ในขณะที่คลาส รังมุม มีอัตราการทำนายผิดพลาดสูงกว่า ซึ่งชี้ให้เห็นว่าเรายังสามารถปรับปรุงแก้ไขให้ดีขึ้นกว่านี้ได้ กระบวนการฝึกแสดงถึงการ Convergence ที่มีประสิทธิภาพ ด้วยการลดค่าความสูญเสียอย่างต่อเนื่องและเวลาในการประมวลผลเฉลี่ย 12 ms ทำให้โมเดลนี้เหมาะสำหรับการใช้งานแบบเรียลไทม์ ผลการวิจัยนี้ชี้ให้เห็นถึงความมีประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือของ YOLOv8n สำหรับการจำแนกเกรดรังนกแอ่นกินรัง
ผู้แต่ง
พงศ์ภัค เกษมสวัสดิ์
ประเภทสิ่งพิมพ์
สารนิพนธ์ (MIT) 2025
เลขหน้า
43
หัวเรื่อง
สถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น.สาขาวิชาเทคโนโลยีสารสนเทศ--สารนิพนธ์
หัวเรื่อง
เทคโนโลยีสารสนเทศ--สารนิพนธ์
เอกสารฉบับเต็ม
Download full text