Nhằm nghiên cứu đề xuất một giải pháp ứng dụng kỹ thuật học sâu hiện đại để nhận dạng một số bệnh thông thường dựa trên hình ảnh thu thập được trong khi chăm sóc cây xoài đang ra hoa, sử dụng mạng nơ-ron tích chập hiện đại EfficientNetB0 đồng thời nghiên cứu cũng tiến hành khảo sát thêm mạng nơ-ron  tích  chập  cải  tiến MobileNetV2, để so sánh  kết quả đạt được trên một bộ dữ liệu bông xoài một loại cây trồng mang lại nhiều giá trị kinh tế cao ở Việt Nam nói chung và ở tỉnh An Giang nói riêng, nhóm tác giả Phan Tấn Phước (Trường Cao đẳng nghề An Giang), Ngô Quang Hiếu và Trương Quốc Bảo (Trường Bách Khoa - Đại học Cần Thơ) đã thực hiện nghiên cứu này.

Nghiên cứu sử dụng tập dữ liệu của 4 loại bông xoài: bông xoài thán thư, bông xoài bị cháy (bệnh đốm đen), bông xoài nghẹn, bông xoài không bệnh, với 733 hình ảnh được thu thập. Nghiên cứu đã sử dụng kỹ thuật học sâu chuyển tiếp để tiến hành huấn luyện  trên mô hình EfficientNetB0 và MobileNetV2, kết quả độ chính xác của mô hình EfficientNetB0 đạt 99,84% cao hơn so với mô hình MobileNetV2 chỉ đạt 95,21%.

Nghiên cứu đã xây dựng được mô hình ứng dụng kỹ thuật học sâu  trong  bài  toán  phân  loại  (nhận dạng) ảnh màu, thông qua phương pháp học chuyển tiếp kết hợp với tinh chỉnh mô hình EfficientNet-B0 đã cho kết quả nhận dạng bông xoài với độ chính xác cao 99,60%.Vì vậy, thông qua hình ảnh bông xoài sử dụng kỹ thuật xử lý ảnh, kỹ thuật học sâu chuyển tiếp và tinh chỉnh, xây dựng ứng dụng (.apk). Nghiên cứu đã đáp ứng được yêu cầu về nhận dạng bệnh trên bông xoài trong giai đoạn bắt đầu ra hoa đến lúc đậu trái non. Kết quả nghiên cứu có thể giúp các nhà nông học, nhà nghiên cứu có các biện pháp hỗ trợ người nông dân định hướng xử lý bông xoài mang bệnh hại phù hợp, hiệu quả.

Nghiên cứu đăng trên Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ, Tập 60, Số 1A (2024): 1-10.