แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Quality assessment of cocoa bean using regression convolutional neural network

Organization : Rangsit University. College of Digital Innovation Technology
Email : seksan.s@rsu.ac.th

Organization : Rangsit University. College of Digital Innovation Technology
Email : supanat.j@rsu.ac.th
keyword: Regression Convolutional Neural Network
LCSH: Cocoa processing
; Quality Assessment
LCSH: Neural networks (Computer science)
Abstract: The evaluation of cocoa bean quality is essential for chocolate production. We propose a novel approach for cocoa bean quality assessment, traditionally reliant on the laborintensive cut-test method. Our research explores the utilization of Convolutional Neural Networks (CNNs), specifically the ResNet V2 152-layer model, to convert the cut-test classification problem into a regression task. We focus on exploiting the probabilistic interpretation, class ordering, and the potential performance benefits offered by regression models. Data augmentation techniques, including position augmentation and online data augmentation, are employed to expand our limited dataset of 100 images per class, each tagged with a quality score. We evaluate various models, from a base-line model to ResNet50, both with and without data augmentation, and ResNetV2 152 with data augmentation. The study shows the superior performance of ResNet models, especially when coupled with data augmentation. The best results were achieved using the ResNetV2 152 model with data augmentation, indicating the promising potential of sophisticated models and data augmentation techniques in regression tasks
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2023
Modified: 2024-04-23
Issued: 2024-04-23
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In Institute of Electrical and Electronics Engineers. The 27th International Computer Science and Engineering Conference 2023 (ICSEC 2023) (pp.335-340). Bangkok : Institute of Electrical and Electronics Engineers
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 ICSEC 2023pp.335-340.pdf 500.05 KB
ใช้เวลา
0.029677 วินาที

Seksan Sangsawad
Title Contributor Type
Quality assessment of cocoa bean using regression convolutional neural network
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Seksan Sangsawad;Supanat Jintawatsakoon

บทความ/Article
Performance evaluation of collaborative filtering algorithms on video streaming platform
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Supanat Jintawatsakoon;Seksan Sangsawad

บทความ/Article
Supanat Jintawatsakoon
Title Contributor Type
Visual glitches classification for video game using deep learning-based techniques
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Supanat Jintawatsakoon

บทความ/Article
Quality assessment of cocoa bean using regression convolutional neural network
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Seksan Sangsawad;Supanat Jintawatsakoon

บทความ/Article
Performance evaluation of collaborative filtering algorithms on video streaming platform
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Supanat Jintawatsakoon;Seksan Sangsawad

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 81
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 4,988
รวม 5,069 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 597,572 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 4,395 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 203 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 44 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 29 ครั้ง
มหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ = 11 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 7 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 3 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 1 ครั้ง
รวม 602,265 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.172