本模型使用Python之開源函式庫ADAPT為主要基本架構,旨在應用將手機拍攝的稻穗影像顏色特徵作為訓練資料,以領域適應(Domain Adaptation, DA)方法推估出各影像中的穀粒含水量。
下圖由左至右分別為:1.基於特徵的領域適應方法適應前後的特徵t-SNE圖、2.基於實例的領域適應方法重要實例標註的特徵t-SNE圖
執行步驟
輸入:顏色特徵csv檔
輸出:含水量推估模型以及其推估結果(csv、png)
使用步驟:
0. 使用Anaconda建立一個虛擬環境
1. 於連結下載檔案並解壓縮獲得一資料夾
2. 將Anaconda終端所在位置移動至檔案資料夾
3. 執行 "pip install -r requirements.txt"
4. 將訓練資料放在"01_raw_data"資料夾中
5. 執行 "00_adapt_各種演算法整合.py"
6. 訓練完的模型將存在"02_Model_saved"資料夾中,推估結果將存在"03_predict_result"資料夾中
訓練模型引用ADAPT函式庫
@article{de2021adapt,
title={ADAPT: Awesome Domain Adaptation Python Toolbox},
author={de Mathelin, Antoine and Deheeger, Fran{\c{c}}ois and Richard, Guillaume and Mougeot, Mathilde and Vayatis, Nicolas},
journal={arXiv preprint arXiv:2107.03049},
year={2021}
}