- Project
- AI/ML
- Web
- Solo
- 2024
Deteksi penyakit tanaman dari foto daun
Model klasik dibanding CNN pada daun PlantVillage, disajikan lewat aplikasi web dengan penjaga keyakinan rendah.
Cara kerjanya
- 01Prapemrosesan dan fitur buatan untuk SVM dan Random Forest
- 02MobileNet dan ResNet di-fine-tune pada citra daun
- 03Model disajikan dari Google Cloud Functions di balik API
- 04Aplikasi Gradio menolak prediksi di bawah keyakinan 50%
Macro-F1 MobileNetPada 3.943 daun uji; Random Forest 0,90 dan SVM 0,88 dengan fitur buatan.
Macro-F1 MobileNet
Pada 3.943 daun uji; Random Forest 0,90 dan SVM 0,88 dengan fitur buatan.
Masalahnya
Petani butuh dugaan cepat penyakit daun dari foto ponsel, dan jawaban yakin yang salah merugikan.
Bagian saya
Membangun seluruh project: pelatihan, API, deploy cloud, dan aplikasi web Gradio.
Yang tidak berhasil
- Fitur buatan mentok di 0,88-0,90 macro-F1; CNN mencapai 0,993.
Batasan
- Dilatih pada foto PlantVillage bergaya studio; foto lapangan yang ramai lebih sulit.