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crops-plant-disease-classification project using ResNet

Primary LanguageJupyter NotebookMIT LicenseMIT

crops-plant-disease-classification

동국대학교 2023-2 융합캡스톤디자인 민서두서 팀 ResNet 기반의 식물 질병진단 모델입니다.

Full Process

1. 식물여부 이진분류 모델 생성

식물인지, 식물이 아닌지 판단하는 모델

  • dataset: imageNet(mini)
  • model: CNN
  • output: binary class("plant", "non-plant")

3. fine-grained classification model

2의 결과물에 대해서 28개 라벨에 대해 진단하는 식물 질병 진단 모델

  • dataset: segmentated 식물잎 이미지 데이터
  • model: ResNet
  • output: 28개 label

Skills

역할 종류
Language Python
Framework Pytorch
Version control Git, GitHub

파일 구조

""" / ├── 📂model │ └── 🧾model.py # 예전 모델 코드 │ └── 🧾S1_Binary.ipynb # 식물 비식물 이진분류 모델 │ └── 🧾S3_classificaiton.ipynb # 식물 질병분류 모델 ├── 📂output │ └── 🧾**.pth # 모델 훈련 결과 파라미터값 │ └── 🧾**training_history.png # 모델 훈련 과정 history ├── 📂preprocess #이미지 전처리 코드 │ └── 🧾rename.ipynb │ └── 🧾resize.ipynb ├── 📂sagemaker ├── 📂torchserver ├── 🧾label_data.csv # 프론트엔드 ui 구현 위한 정보 데이터 ├── 🧾requirements.txt └── 🧾README.md """