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

A comparative study of YOLO models for sperm and impurity detection based on proposed augmentation in small dataset

Organization : Prince of Songkla University. Faculty of Medicine
Email : jiwang.nawae@gmail.com

Organization : Prince of Songkla University. Faculty of Medicine
Email : klongprawai@gmail.com

Organization : Prince of Songkla University. Faculty of Medicine
Email : chchaina@yahoo.com

Organization : Prince of Songkla University. Faculty of Medicine
Email : tonghathai.p@psu.ac.th

Organization : Prince of Songkla University. Faculty of Medicine
Email : jjermphi@medicine.psu.ac.th
keyword: YOLO Models
LCSH: Spermatozoa -- Detection
; Small Dataset
Abstract: Sperm detection can help with a lot of different kinds of research, such as forensics, assisted reproduction, and fertility assessment. However, it can be challenging to detect the sperm, particularly when the sample size of the dataset is minimal. This paper presents a comparison of different YOLO (You Only Look Once) models for sperm and impurity detection based on the proposed augmentation in the small dataset. According to the results, the YOLOv5 model had high precision, recall, F1-score, and mean average precision (mAP) for training with both the original dataset and the proposed augmentation dataset. While the YOLOv8s model had the highest precision, recall, F1-score, and mAP (0.994, 0.965, 0.979, and 0.993, respectively), only training with the proposed augmentation. In short, when trained with the proposed augmentation, the YOLO models can detect sperm and impurity even when both the objects and the number of samples are small
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2023
Modified: 2024-12-23
Issued: 2024-12-23
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In IEEE Computational Intelligence Society Thailand Chapter, King Mongkut's Institute of Technology Ladkrabang. School of Information Technology and Universitas Gadjah Mada. Department of Electrical Engineering and Information Technology. The 15th International Conference on Information Technology and Electrical Engineering (ICITEE 2023) (pp.269-274) Nonthaburi : IEEE Computational Intelligence Society Thailand Chapter, 2023
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 ICITEE 2023pp.269-274.pdf 730.82 KB6 2025-12-22 19:05:41
ใช้เวลา
0.038936 วินาที

Marwan Nawae
Title Contributor Type
A comparative study of YOLO models for sperm and impurity detection based on proposed augmentation in small dataset
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Marwan Nawae;Prawai Maneelert;Chainarong Choksuchat;Tonghathai Phairatana;Jermphiphut Jaruenpunyasak

บทความ/Article
Prawai Maneelert
Title Contributor Type
A comparative study of YOLO models for sperm and impurity detection based on proposed augmentation in small dataset
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Marwan Nawae;Prawai Maneelert;Chainarong Choksuchat;Tonghathai Phairatana;Jermphiphut Jaruenpunyasak

บทความ/Article
Chainarong Choksuchat
Title Contributor Type
A comparative study of YOLO models for sperm and impurity detection based on proposed augmentation in small dataset
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Marwan Nawae;Prawai Maneelert;Chainarong Choksuchat;Tonghathai Phairatana;Jermphiphut Jaruenpunyasak

บทความ/Article
Tonghathai Phairatana
Title Contributor Type
A comparative study of YOLO models for sperm and impurity detection based on proposed augmentation in small dataset
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Marwan Nawae;Prawai Maneelert;Chainarong Choksuchat;Tonghathai Phairatana;Jermphiphut Jaruenpunyasak

บทความ/Article
Jermphiphut Jaruenpunyasak
Title Contributor Type
A comparative study of YOLO models for sperm and impurity detection based on proposed augmentation in small dataset
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Marwan Nawae;Prawai Maneelert;Chainarong Choksuchat;Tonghathai Phairatana;Jermphiphut Jaruenpunyasak

บทความ/Article
Pilot study on gait classification using machine learning
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Sarawut Krutaraniyom;Kiattisak Sengchuai;Apidet Booranawong;Jermphiphut Jaruenpunyasak

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2025 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 5
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 4,044
รวม 4,049 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 653,861 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 610 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 609 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 102 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 29 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 10 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 9 ครั้ง
มหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ = 5 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 3 ครั้ง
รวม 655,238 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 : 216.73.216.104