Saya akan membantu Anda membuat model machine learning untuk mendeteksi gulma di lahan pertanian kedelai menggunakan dataset tersebut. Mari kita mulai dengan mengunduh dan mengeksplorasi dataset, kemudian membangun model deteksi.
weed_detection_model.py
Saya telah membuat model machine learning lengkap untuk mendeteksi gulma di lahan pertanian kedelai. Berikut adalah fitur-fitur utama dari kode ini:
Preprocessing Data:
Arsitektur CNN:
Data Augmentation:
Evaluasi Model:
Interpretabilitas:
Model ini dapat digunakan untuk:
print("\nLoading and preprocessing images...") X, y, class_names = load_and_preprocess_data(path)
print(f"\nDataset info:") print(f"Number of images: {len(X)}") print(f"Image shape: {X[0].shape}") print(f"Number of classes: {len(class_names)}") print(f"Class names: {class_names}") print(f"Class distribution: {np.bincount(y)}")
Loading and preprocessing images... Processing class: dataset
IndexError Traceback (most recent call last) Cell In[5], line 7 5 print(f"\nDataset info:") 6 print(f"Number of images: {len(X)}") ----> 7 print(f"Image shape: {X[0].shape}") 8 print(f"Number of classes: {len(class_names)}") 9 print(f"Class names: {class_names}")
IndexError: index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0
what is this error
Error ini terjadi karena tidak ada gambar yang berhasil dimuat dari dataset. Mari kita debug dan perbaiki masalah ini dengan mengeksplorasi struktur dataset lebih detail:
debug_dataset.py
Sekarang mari kita buat fungsi yang diperbaiki untuk memuat data berdasarkan struktur dataset yang sebenarnya:
fixed_data_loader.py
Kode di atas akan:
Error yang Anda alami terjadi karena:
Jalankan kode debug ini terlebih dahulu untuk memahami struktur dataset yang sebenarnya, kemudian kita bisa menyesuaikan pendekatan pemuatan data.
No Output
Run the code to generate an output.