
![image](/images/2022/47/01.jpg)

-  โมเดลจำแนกรูปภาพโรคใบพืช 6 ชนิด ได้แก่ เน่าดำ น้ำค้าง ใบจุดดำ ราแป้ง ราดำ ราสนิม,
- ใช้ DuckDuckGo Image Search และ Google Image Search ในการรวบรวมชุดข้อมูล; ทำความสะอาด**ด้วยมือ** ทำให้ได้ชุดข้อมูลโรคละ 100-200 รูป และใบพืชไม่เป็นโรคอีก 193 รูป; แบ่ง train-test split ที่ 80/20,
- เทรนด้วยสถาปัตยกรรม VGG-16 และเลือก checkpoint ที่ดีที่สุดด้วย validation set ที่สุ่มออกมาจาก training set 17%,
- ได้ผลเป็นที่น่าพอใจที่ F1 และ accuracy 0.9 เทียบกับบุคคลทั่วไป (ที่ไม่ได้มีความรู้เรื่องโรคพืช) 30 คนทำแบบสอบถามจะตอบถูกประมาณ 4/10 รูป,
- จำเป็นต้องทดสอบกับรูปจากสนามจริงเพื่อปรับปรุงให้พร้อมกับการใช้งานจริงต่อไป

### แรงจูงในในการเข้าร่วมโครงการ (จากใบสมัครเข้าร่วมเมื่อ 10 สัปดาห์ที่แล้ว)

> "ส่วนตัวผมเป็นคนที่ชื่นชอบและสนุกไปกับการเรียนรู้และพัฒนาผลงานในด้านคอมพิวเตอร์มากเพราะมันมีความท้าทายแฝงอยู่ไม่น้อย ในปัจจุบันคิดว่าได้ทำผลงานด้านการเขียนเว็บแอพพลิเคชั่นและการเขียนโปรแกรมเบื้องต้นมามากพอแล้ว จึงต้องการศึกษาและพัฒนาผลงานในระดับที่สูงกว่าเดิมและท้าทายมากยิ่งขึ้น  เหตุผลที่อยากเข้าโครงการเพราะว่าต้องการใช้เวลาว่างในช่วงปิดเทอมนี้ในการพัฒนาความรู้และเก็บเกี่ยวประสบการณ์ในด้านคอมพิวเตอร์ให้มากขึ้นและส่วนตัวสนใจในด้าน AI มากพออยู่แล้ว ผมมีความต้องการที่จะพัฒนานวัตกรรมที่เปลี่ยนแปลงหรือยกระดับการใช้ชีวิตในประจำวันให้มีความสะดวกสบายมากยิ่งขึ้น ยกตัวอย่างดังเช่น Facebook ในปัจจุบัน ซึ่งในปีที่แล้วมีพี่ที่สนิทมาชวนเข้าร่วมโครงการนี้ด้วยกัน แต่ผมดันสมัครไม่ทัน ถึงอย่างนั้นผมก็ติดตามบรรยากาศการเรียนการสอนและชื่นชอบผลงานที่มีความโดดเด่นของพี่ ๆ เมื่อปีที่แล้วมาก ก็คิดว่าโครงการนี้ให้ความสนใจและดูแลผู้เข้าร่วมเป็นอย่างดีและน่าสนใจมากเหมือนที่คิดไว้ไม่มีผิดและจะต้องได้ความรู้ในด้านปัญญาประดิษฐ์ที่สอดคล้องกับเป้าหมายของตัวเอง จึงรู้สึกดีใจและตื่นเต้นไม่น้อยที่จะได้เป็นส่วนหนึ่งในโครงการนี้บ้าง ฉะนั้นปีนี้ผมจะต้องไม่พลาดโอกาสอีก ถ้าหากได้เข้าร่วมโครงการนี้ผมจะนำความรู้ไปต่อยอดในการพัฒนาผลงานต่อไป รวมถึงการเข้ามหาลัยและการประกอบอาชีพในอนาคตด้วย"

Plant Disease Classification

โดย รัชชานนท์ มุขแก้ว (นนท์) •