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

Paddy seed variety classification using transfer learning based on deep learning

Organization : Rajamangala University of Technology Thanyaburi. Faculty of Engineering
Email : deachrut.j@en.rmutt.ac.th

Organization : Rajamangala University of Technology Thanyaburi. Faculty of Engineering
Email : sirichai.t@en.rmutt.ac.th

Organization : Rajamangala University of Technology Thanyaburi. Faculty of Engineering
Email : manoch.p@en.rmutt.ac.th
keyword: Image classification
LCSH: Transfer learning (Machine learning)
LCSH: Deep learning (Machine learning)
LCSH: Neural networks (Computer science)
LCSH: Rice -- Varieties -- Identification
LCSH: Agriculture -- Data processing
Abstract: Classification of paddy seed varieties is a criticaltask that determines the price and quality of rice in the market. Deep learning methods that have been successfully applied in different areas are not even in image classification. In this paper, we proposed a classification of paddy seed varieties by using transfer learning of deep learning with three pre-trained weights: VGG16, InceptionV3, and MobileNetV2. Over 1200 images of paddy seed are collected for custom datasets. The experimental result shows the overall accuracy of VGG16, InceptionV3, and MobileNetV2 are 80.00%, 83.33%, and 83.33% respectively. Test Loss of each model is 52.15%, 28.41%, and 61.95% sequentially. Therefore, InceptionV3 not only gives the best accuracy than others but also the least test loss. This proposed research can be a great advantage for a farmer to identify paddy varieties that aimed to reduce the adulteration of paddy varieties as well.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2022
Modified: 2025-08-21
Issued: 2025-08-21
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In Electrical Engineering Academic Association (Thailand) and Rajamangala University of Technology Isan Khon Kaen Campus. Faculty of Engineering. The 2022 International Electrical Engineering Congress (iEECON 2022) (P01632). Khon Kaen : Rajamangala University of Technology Isan, 2022
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 iEECON 2022 P01632.pdf 4.61 MB
ใช้เวลา
0.04045 วินาที

Deachrut Jaithavil
Title Contributor Type
Paddy seed variety classification using transfer learning based on deep learning
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Deachrut Jaithavil;Sirichai Triamlumlerd;Manoch Pracha

บทความ/Article
Sirichai Triamlumlerd
Title Contributor Type
Program Design Tutoring System
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี
Sirichai Triamlumlerd;ศิริชัย เตรียมล้ำเลิศ
Nuttanart Facundes
ณัฐนาถ ฟาคุนเด๊ซ
วิทยานิพนธ์/Thesis
Paddy seed variety classification using transfer learning based on deep learning
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Deachrut Jaithavil;Sirichai Triamlumlerd;Manoch Pracha

บทความ/Article
Manoch Pracha
Title Contributor Type
Paddy seed variety classification using transfer learning based on deep learning
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Deachrut Jaithavil;Sirichai Triamlumlerd;Manoch Pracha

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 13
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 9,735
รวม 9,748 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 775,051 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 2,827 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 291 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 66 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 66 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 21 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 13 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 10 ครั้ง
รวม 778,345 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 : 216.73.216.51