Kết quả thực hiện bài tập - Image Classification (ANN & CNN)

Lab 4: Mạng Thần Kinh Nhân tạo (ANN)

• ✔ MNIST Digits: Huấn luyện ANN nhận diện chữ số (0-9) với độ chính xác ~97%
• ✔ Cat vs Dog: Huấn luyện ANN phân loại mèo vs chó với độ chính xác >80%
• ✔ Demo App: Xây dựng ứng dụng Streamlit để dự đoán trực tiếp

Lab 6: Mạng Nơron Tích chập (CNN)

• ✔ Cat & Dog CNN: Huấn luyện CNN phân loại mèo vs chó với độ chính xác >90%
• ✔ CIFAR-10: Huấn luyện CNN phân loại 10 loại vật thể với độ chính xác >90%
• ✔ PlantVillage: Huấn luyện CNN nhận diện 38 loại bệnh cây trồng với độ chính xác >90%
• ✔ Multi-model Demo: Xây dựng ứng dụng Streamlit hỗ trợ 3 mô hình trong 1 ứng dụng

---

Chạy Demo

Lab 4 - ANN Demo App

cd Lab4
streamlit run demo_app.py

Chức năng: Nhập ảnh để dự đoán bằng mô hình ANN

• MNIST: Nhận diện chữ số 0-9
• Cat vs Dog: Phân loại mèo hoặc chó

Lab 6 - CNN Demo App (3 mô hình)

cd Lab6
streamlit run demo_app.py

Chức năng: Chọn model và nhập ảnh để dự đoán bằng CNN

• Cat & Dog: Phân loại mèo hoặc chó
• CIFAR-10: Phân loại 10 loại vật thể
• PlantVillage: Nhận diện bệnh cây trồng (38 loại)

---

Demo Images

ANN - MNIST & Cat vs Dog

Digit 6 Recognition	Digit 7 Recognition
Cat Detection	Dog Detection

CNN - Cat & Dog, CIFAR-10, PlantVillage

Cat Classification	Dog Classification	Airplane Detection
Corn Disease Detection	Apple Disease Detection	Truck Detection

---

Kết quả đạt được

Lab 4 - ANN

Model	Dataset	Input	Classes	Kết quả
MNIST	MNIST	28×28 (784 flat)	10	Độ chính xác ~97%
Cat vs Dog	Cats vs Dogs	64×64 (flat)	2	Độ chính xác >80%

Lab 6 - CNN

Model	Dataset	Input	Classes	Kết quả
Cat & Dog	Cats vs Dogs	224×224	2	Độ chính xác >90%
CIFAR-10	CIFAR-10	32×32	10	Độ chính xác >90%
PlantVillage	PlantVillage	128×128	38	Độ chính xác >90%

---

Thông tin mô hình

Mô hình	Framework	Dataset	Input Size	Classes	Accuracy
MNIST ANN	PyTorch	MNIST	28×28 (784)	10	~97%
Cat vs Dog ANN	PyTorch	Cats vs Dogs	64×64 (flat)	2	>80%
Cat & Dog CNN	PyTorch	Cats vs Dogs	224×224	2	>90%
CIFAR-10 CNN	PyTorch	CIFAR-10	32×32	10	>90%
PlantVillage CNN	PyTorch	PlantVillage	128×128	38	>90%

---

Công nghệ sử dụng

• Framework: PyTorch (xây dựng mô hình from scratch)
• Web App: Streamlit (giao diện người dùng)
• Xử lý ảnh: Pillow, torchvision.transforms
• Python: 3.8+

---

Tài liệu tham khảo

• PyTorch Official: https://pytorch.org/
• Streamlit Docs: https://docs.streamlit.io/
• CIFAR-10: https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
• PlantVillage Dataset: https://github.com/spMohanty/PlantVillage-Classification-Challenge
• MNIST Dataset: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
• Cats vs Dogs: https://huggingface.co/datasets/microsoft/cats_vs_dogs