1. To Create classification Model
1.1. Data preparation
1.1.1. โดยการทำการแบ่งข้อมูล Dataset ออกเป็น 2 ชุด โดยที่
1.1.1.1. ชุดข้อมูลที่ 1 ใช้จำนวนรูปภาพแต่ละคลาสจำนวน 1000 ภาพ
1.1.1.1.1. โดยทำการแบ่ง Train 70,80,90 Test 30,20,10 ตามลำดับ
1.1.1.2. ชุดข้อมูลที่ 2 ใช้จำนวนรูปภาพแต่ละคลาสจำนวน 500 ภาพ
1.1.1.2.1. โดยทำการแบ่ง Train 70,80,90 Test 30,20,10 ตามลำดับ
1.2. Model Construction
1.2.1. จะทำการทดสอบโมเดล
1.2.1.1. โมเดลที่ใช้ในการทดลอง
1.2.1.1.1. VGG16
1.2.1.1.2. VGG19
1.2.1.1.3. MobileNetV2
1.2.1.1.4. Xception
1.2.1.1.5. Inception V3
1.2.1.1.6. InceptionResNetV2
1.2.1.1.7. EfficienNet-B7
1.2.1.1.8. ResNet50
1.2.2. การเลือกโมเดลที่ดีที่สุด
1.2.2.1. เลือกจากโมเดลที่เราทำการทดลองที่ดีที่สุด3ลำดับนำมาเปรียบเทียบ ประสิทธิภาพเพื่อนำมาพัฒนาต่อไป
1.3. Performance Evaluation
1.3.1. นำข้อมูลจาก Model Construction มาเลือกโมเดลที่ดีที่สุดจาก3ลำดับเลือกมา1ลำดับเพื่อนำมาพัฒนา เป็นแอพพลิเคชัน
2. To Develop Application
2.1. UX/UI Design
2.2. API & DB API
2.3. App features
2.3.1. Administrative System (Back-end)
2.3.2. User-side system (front-end)