Loading repository data…

NASNetMobile-Project GitHub Details, Stars and Alternatives | OpenRepoFinder

AzzikraPraqastaKusuma123 / repository

NASNetMobile-Project

Proyek ini adalah sebuah implementasi deep learning untuk mengklasifikasikan berbagai jenis penyakit pada daun padi secara otomatis.

#cnn#deep-learning#nasnetmobile#python

View Repository on GitHub ↗

REPOSITORY OVERVIEW

Live repository statistics

★ 5Stars

⑂ 0Forks

◯ 0Open issues

◉ 5Watchers

48/100

OPENREPOHUB HEALTH SIGNAL

Mixed signals

A transparent discovery signal based on current public GitHub metadata.

Recent activity35% weight

Community adoption25% weight

Maintenance state20% weight

100

License clarity10% weight

Project information10% weight

This score does not audit code, security, maintainers, documentation quality, or suitability. Verify the repository and its current documentation before adoption.

README preview

🔬 Proyek Deteksi Penyakit Daun Padi dengan NASNet-Mobile

Proyek ini adalah sebuah implementasi deep learning untuk mengklasifikasikan berbagai jenis penyakit pada daun padi secara otomatis. Model yang digunakan adalah NASNet-Mobile, sebuah arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) modern yang dioptimalkan untuk performa tinggi pada perangkat dengan sumber daya terbatas.

🖼️ Gambaran Proyek

Tujuan utama proyek ini adalah memanfaatkan transfer learning dari model NASNet-Mobile yang telah dilatih pada dataset ImageNet. Model ini kemudian disesuaikan (fine-tuned) menggunakan dataset spesifik penyakit daun padi untuk mencapai akurasi klasifikasi yang tinggi.

Model: NASNet-Mobile
Teknik: Transfer Learning dan Fine-Tuning
Dataset: Rice Leaf Diseases Detection dari Kaggle

⚙️ Alur Kerja Model

Proses pengembangan model dijelaskan secara rinci dalam notebook NASNet-Mobile.ipynb dan mengikuti langkah-langkah berikut:

Inisialisasi & Unduh Data: Dataset diunduh secara otomatis dari Kaggle menggunakan kagglehub.
Pra-pemrosesan & Augmentasi:
- Gambar diubah ukurannya menjadi 224x224 piksel.
- Augmentasi data (rotasi, zoom, flip, dll.) diterapkan pada data latih untuk meningkatkan generalisasi model.
Pembangunan Arsitektur:

.
├── 📜 NASNet-Mobile.ipynb     # Notebook utama berisi semua proses
├── 📄 README.md               # File yang sedang Anda baca
├── 📋 requirements.txt         # Daftar dependensi proyek
├── 📁 models/                  # Direktori penyimpanan model .h5
│   ├── nasnet_best_model.h5
│   └── nasnet_final.h5
├── 📁 Rice_Leaf_Diease/         # Dataset gambar
│   ├── train/
│   └── test/
└── 📁 test_images/              # Contoh gambar untuk pengujian

Clone Repositori

git clone https://github.com/username/NASNetMobile-Project.git
cd NASNetMobile-Project

Buat dan Aktifkan Virtual Environment (Direkomendasikan)

python -m venv .venv
source .venv/Scripts/activate  # Windows
# source .venv/bin/activate    # MacOS/Linux

Instal Dependensi
```
pip install -r requirements.txt
```
Jalankan Jupyter Notebook Buka dan jalankan sel-sel di dalam NASNet-Mobile.ipynb untuk mereproduksi hasil.
```
jupyter notebook NASNet-Mobile.ipynb
```