Page 54 - วารสารการเกษตรราชภัฏ ปีที่ 22 ฉบับที่ 1 มกราคม - มิถุนายน 2566
P. 54
การเกษตรราชภัฏ RAJABHAT AGRIC. 22 (1) : 50-59 (2023)
การใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกในการจ าแนกภาพ
ไก่พื้นเมืองไทยพันธุ์ประดู่หางด า
The Use of Deep Learning Technique in the Classification of
Pradu Hang Dam Thai Native Chicken Images
1
สุจิตรา ทิพย์ศรีราช สจี กัณหาเรียง และ สุรชัย สุวรรณลี
1*
2
2
1
1*
Sujitra Thipsrirach , Sajee Kunhareang and Surachai Suwanlee
บทคัดย่อ
ไก่พื้นเมืองพันธุ์ประดู่หางด าเป็นพันธุ์ที่มีการเลี้ยงมากที่สุดในประเทศไทยและมีความหลากหลายทาง
พันธุกรรมเป็นอย่างมาก ผู้ที่ไม่มีประสบการณ์และความช านาญไม่สามารถแยกระหว่างพันธุ์แท้และลูกผสมได้
อย่างถูกต้อง ในการทดลองนี้จึงได้น าเสนอการใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกด้วยโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอน
โวลูชันซึ่งเป็นเทคนิคในการจ าแนกภาพที่มีประสิทธิภาพในการแก้ไขปัญหานี้ ใช้ไก่พื้นเมืองพันธุ์ประดู่หางด า
พันธุ์แท้และลูกผสมระหว่างประดู่หางด ากับเหลืองหางขาวจ านวน 4 กลุ่ม ดังนี้ พันธุ์แท้เพศผู้ พันธุ์แท้เพศเมีย
ลูกผสมเพศผู้ และลูกผสมเพศเมีย เก็บข้อมูลภาพกลุ่มละ 250 ภาพ รวมเป็น 1,000 ภาพ ทดสอบ
สถาปัตยกรรม 4 แบบ คือ LeNet-5, AlexNet, CNN1 และ CNN2 ปรับขนาดภาพเป็น 224x224 พิกเซล
โดยก าหนดรอบในการประมวลผลเป็น 10 และ 20 รอบ จากการทดลองพบว่า การใช้สถาปัตยกรรมแบบ
LeNet-5 และฟังก์ชันกระตุ้นเรคติไฟด์ลินเนียนยูนิต ประมวลผล 20 รอบ มีความแม่นย าในการเรียนรู้ การ
ตรวจสอบ และการทดสอบมากที่สุด แต่สถาปัตยกรรมแบบ CNN2 ประมวลผล 20 รอบ สามารถท านายผลได้
ถูกต้องมากที่สุด คือ 96.67% จากผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าการใช้สถาปัตยกรรมอย่างง่ายของโครงข่าย
ประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันอย่าง CNN2 สามารถจ าแนกพันธุ์ไก่พื้นเมืองได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ค าส าคัญ: การเรียนรู้เชิงลึก โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน การจ าแนก
ไก่พื้นเมืองพันธุ์ประดู่หางด า
Received: 2 April 2023; Accepted: 3 May 2023
1 ภาควิชาสัตวศาสตร์ คณะเกษตรศาสตร์ มหาวิทยาลัยอุบลราชธานี จังหวัดอุบลราชธานี 34190
1 Department of Animal Science, Faculty of Agriculture, Ubon Ratchathani University, Ubon Ratchathani, 34190
2 สาขาวิชาสัตวศาสตร์ คณะเกษตรศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น จังหวัดขอนแก่น 40002
2 Department of Animal Science, Faculty of Agriculture, Khon Kaen University, Khon Kaen, 40002.
* Corresponding author: sujitra.th.59@ubu.ac.th
