I
n
d
on
e
s
ian
Jou
r
n
al
o
f
E
lec
t
r
ica
l
E
n
gin
e
e
r
in
g
a
n
d
Com
p
u
t
e
r
S
c
ience
Vo
l
.
3
9
,
N
o
.
1
,
Ju
ly
2025
,
pp.
322
~
335
I
S
S
N:
2502
-
4752,
DO
I
:
10
.
11591/i
j
e
e
c
s
.
v
3
9
.i
1
.
pp
322
-
335
322
Jou
r
n
al
h
o
m
e
page
:
ht
tp:
//
ij
e
e
c
s
.
iaes
c
or
e
.
c
om
Hi
gh
-
ac
c
u
r
ac
y
c
la
ssi
f
ic
a
t
io
n
of
b
an
an
a v
ar
ie
t
ie
s u
si
n
g
R
e
sNe
t
-
50 an
d
D
e
n
se
N
e
t
-
121
a
r
c
h
ite
c
t
u
r
e
s
S
u
as
t
ik
a
Yul
ia
Ris
k
a,
Danan
g
Ar
b
ian
S
u
l
is
t
yo
,
F
a
r
ah
S
h
af
iyah
S
it
i
M
ah
ar
an
i
D
e
pa
r
t
e
me
n
t
of
I
n
f
or
ma
ti
c
,
F
a
c
u
lt
y
of
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
a
nd D
e
s
ig
n
,
I
ns
ti
tu
t
T
e
kn
o
l
o
gi
da
n B
is
ni
s
A
s
ia
, M
a
la
ng, I
ndo
ne
s
ia
Ar
t
ic
l
e
I
n
f
o
AB
S
T
RA
CT
A
r
ti
c
le
h
is
tor
y
:
R
e
c
e
i
ve
d
A
ug
28
,
2024
R
e
vi
s
e
d
M
a
r
7
,
2025
A
c
c
e
pt
e
d
M
a
r
25
,
2025
Ban
an
as
are
a
p
o
p
u
l
ar
fru
i
t
i
n
I
n
d
o
n
e
s
i
a
d
u
e
t
o
t
h
e
i
r
aff
o
rd
ab
i
l
i
t
y
,
av
ai
l
ab
i
l
i
t
y
,
a
n
d
r
i
c
h
n
u
t
ri
t
i
o
n
al
c
o
n
t
en
t
.
I
d
en
t
i
f
y
i
n
g
d
i
ff
e
r
e
n
t
b
an
a
n
a
t
y
p
e
s
i
s
c
ru
ci
al
fo
r
c
o
n
s
u
m
p
t
i
o
n
an
d
p
ro
ce
s
s
i
n
g
,
y
e
t
s
o
me
t
y
p
e
s
ar
e
d
i
ff
i
c
u
l
t
t
o
d
i
s
t
i
n
g
u
i
s
h
v
i
s
u
a
l
l
y
.
T
h
i
s
s
t
u
d
y
ai
m
s
t
o
c
l
as
s
i
f
y
b
an
an
a
t
y
p
e
s
u
s
i
n
g
c
o
n
v
o
l
u
t
i
o
n
al
n
eu
ral
n
e
t
w
o
rk
(CN
N
)
ar
c
h
i
t
ec
t
u
r
e
s
,
s
p
ec
i
f
i
c
al
l
y
R
e
s
N
e
t
-
50
an
d
D
en
s
eN
e
t
-
1
2
1
.
T
h
e
d
at
as
e
t
co
n
s
i
s
t
s
o
f
fi
v
e
b
an
an
a
c
l
as
s
e
s
,
w
h
i
ch
w
e
r
e
p
ro
ce
s
s
e
d
u
s
i
n
g
p
r
e
p
ro
ce
s
s
i
n
g
t
ec
h
n
i
q
u
e
s
t
o
e
n
h
an
ce
i
m
ag
e
q
u
a
l
i
t
y
p
ri
o
r
t
o
mo
d
e
l
t
rai
n
i
n
g
.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
d
em
o
n
s
t
rat
e
t
h
at
t
h
e
p
r
o
p
o
s
e
d
mo
d
e
l
s
c
an
c
l
as
s
i
f
y
b
an
an
a
t
y
p
e
s
w
i
t
h
h
i
g
h
a
cc
u
ra
cy
.
T
h
e
r
es
e
arch
me
t
h
o
d
o
l
o
g
y
i
n
c
l
u
d
e
s
d
at
a
co
l
l
ec
t
i
o
n
,
p
r
e
p
ro
ce
s
s
i
n
g
,
CN
N
mo
d
el
i
m
p
l
eme
n
t
at
i
o
n
,
a
n
d
p
e
rfo
r
m
an
ce
ev
al
u
at
i
o
n
u
s
i
n
g
a
c
o
n
fu
s
i
o
n
m
at
ri
x
.
T
h
e
d
at
as
e
t
w
as
s
p
l
i
t
i
n
t
o
t
rai
n
i
n
g
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
s
e
t
s
i
n
a
n
8
0
:
2
0
rat
i
o
,
w
i
t
h
v
al
i
d
at
i
o
n
d
at
a
e
x
t
rac
t
e
d
fr
o
m
t
h
e
t
rai
n
i
n
g
s
e
t
i
n
a
9
0
:
1
0
rat
i
o
.
T
h
e
m
o
d
e
l
s
w
er
e
t
ra
i
n
e
d
o
n
t
h
e
t
rai
n
i
n
g
d
at
a,
v
al
i
d
at
e
d
w
i
t
h
v
a
l
i
d
at
i
o
n
d
at
a,
a
n
d
t
e
s
t
ed
o
n
t
h
e
t
e
s
t
i
n
g
d
at
a
t
o
as
s
e
s
s
fi
n
al
p
e
rf
o
r
m
an
ce
.
T
h
e
s
t
u
d
y
co
n
cl
u
d
e
s
t
h
at
t
h
e
CN
N
ar
ch
i
t
ec
t
u
r
e
s
em
p
l
o
y
ed
ar
e
e
ff
ec
t
i
v
e
i
n
c
l
as
s
i
f
y
i
n
g
b
an
a
n
a
t
y
p
e
s
,
w
i
t
h
t
h
e
D
en
s
eN
e
t
-
1
2
1
mo
d
e
l
ach
i
ev
i
n
g
9
3
.
0
2
%
ac
cu
ra
cy
,
o
u
t
p
e
rf
o
r
m
i
n
g
t
h
e
R
e
s
N
e
t
-
5
0
m
o
d
e
l
,
w
h
i
ch
a
ch
i
ev
e
d
9
2
.
4
4
%
.
T
h
e
s
e
r
e
s
u
l
t
s
i
n
d
i
c
at
e
t
h
at
t
h
e
m
o
d
el
s
c
an
c
ap
t
u
re
e
s
s
e
n
t
i
a
l
f
e
at
u
r
e
s
fro
m
b
an
an
a
i
m
ag
e
s
an
d
p
ro
d
u
ce
a
ccu
rat
e
p
red
i
c
t
i
o
n
s
.
K
e
y
w
o
r
d
s
:
B
a
n
a
n
a
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
C
NN
De
ns
e
Ne
t
-
121
I
m
a
ge
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
R
e
s
Ne
t
-
50
Th
i
s
i
s
a
n
o
p
en
a
c
ces
s
a
r
t
i
c
l
e
u
n
d
e
r
t
h
e
CC
B
Y
-
SA
l
i
cen
s
e.
C
or
r
e
s
pon
din
g
A
u
th
or
:
S
ua
s
t
i
ka
Yu
li
a
R
i
s
ka
De
pa
r
t
e
m
e
n
t
o
f
I
nf
o
r
m
a
t
i
c
,
F
a
c
u
l
t
y
o
f
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
a
n
d
De
s
i
g
n
,
I
n
s
t
i
t
ut
T
e
kn
o
l
o
g
i
da
n
B
i
s
ni
s
As
i
a
J
l
.
S
o
e
ka
r
n
o
-
Ha
tt
a
,
R
e
m
b
uks
a
r
i
1
A
M
a
l
a
n
g
, I
n
do
n
e
s
i
a
E
m
a
i
l
:
r
i
s
ka
.
s
ua
s
t
i
k
a
@
a
s
i
a
.
a
c
.
i
d
1.
I
NT
RODU
C
T
I
ON
As
t
h
e
m
o
s
t
p
o
pul
a
r
f
r
u
i
t
s
i
n
I
n
do
ne
s
i
a
,
b
a
n
a
na
s
a
r
e
f
r
e
que
n
t
l
y
c
o
n
s
u
m
e
d
due
to
t
h
e
i
r
a
f
f
o
r
da
bil
i
t
y
a
n
d
w
i
d
e
a
v
a
il
a
bil
i
t
y
[
1]
.
T
h
e
y
a
r
e
hi
g
hly
b
e
n
e
f
i
c
ia
l
to
h
e
a
l
t
h
,
b
e
i
n
g
r
i
c
h
i
n
vi
t
a
mi
ns
,
m
i
ne
r
a
l
s
,
a
n
d
F
i
be
r
[
2]
,
[
3]
.
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
b
a
n
a
n
a
s
c
a
n
be
pr
o
c
e
s
s
e
d
i
n
t
o
v
a
r
i
o
us
f
o
o
d
p
r
o
duc
t
s
t
h
a
t
h
a
ve
a
hi
g
h
e
r
m
a
r
k
e
t
v
a
l
u
e
.
Ho
we
v
e
r
,
b
a
n
a
n
a
s
c
o
m
e
i
n
n
u
m
e
r
o
us
v
a
r
i
e
t
i
e
s
t
h
a
t
c
a
n
b
e
di
s
t
i
n
gu
i
s
h
e
d
by
t
h
e
i
r
s
k
i
n
c
o
l
o
ur
,
t
e
x
t
u
r
e
,
s
h
a
pe
,
s
i
z
e
,
a
n
d
t
a
s
t
e
[
4]
.
P
r
e
c
i
s
e
ly
d
if
f
e
r
e
n
t
i
a
t
i
n
g
be
t
we
e
n
c
e
r
t
a
i
n
b
a
n
a
n
a
v
a
r
i
e
t
i
e
s
pr
e
s
e
n
t
s
a
c
o
n
s
i
de
r
a
bl
e
c
h
a
ll
e
n
g
e
o
wi
n
g
t
o
t
h
e
i
r
n
ua
n
c
e
d
vi
s
ua
l
r
e
s
e
m
b
l
a
n
c
e
s
[
5]
.
T
hi
s
m
a
t
t
e
r
i
s
e
s
pe
c
i
a
ll
y
vi
t
a
l
f
o
r
b
o
t
h
c
o
n
s
u
m
e
r
s
a
n
d
c
o
m
pa
ni
e
s
r
e
li
a
n
t
o
n
a
c
c
ur
a
t
e
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
t
o
gua
r
a
n
t
e
e
qua
l
i
t
y
a
n
d
a
ppr
o
pr
i
a
t
e
n
e
s
s
.
T
h
e
i
na
bil
i
t
y
o
f
a
v
e
r
a
ge
c
o
n
s
u
m
e
r
s
t
o
v
i
s
ua
ll
y
d
i
s
t
i
n
gu
i
s
h
b
e
t
we
e
n
b
a
n
a
na
va
r
i
e
t
i
e
s
m
a
y
r
e
s
u
l
t
i
n
c
o
nf
us
i
o
n
.
I
n
in
dus
t
r
i
a
l
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
ns
,
s
uc
h
a
s
pr
o
c
e
s
s
e
d
f
o
o
d
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g,
pr
e
c
i
s
e
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
i
s
e
qua
ll
y
c
r
i
t
i
c
a
l
.
T
h
e
Am
b
o
n
b
a
na
n
a
,
r
e
n
o
wn
e
d
f
o
r
i
t
s
s
we
e
t
n
e
s
s
,
i
s
f
a
v
o
ur
e
d
to
p
r
o
duc
e
b
a
na
n
a
c
hi
p
s
,
un
de
r
s
c
o
r
i
n
g
t
h
e
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
c
e
o
f
c
h
o
o
s
i
n
g
t
h
e
a
ppr
o
pr
i
a
t
e
s
pe
c
i
e
s
f
o
r
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
s
.
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
n
t
e
ll
i
g
e
n
c
e
(
A
I
)
h
a
s
e
m
e
r
ge
d
a
s
a
viabl
e
a
ppr
o
a
c
h
to
s
t
r
e
a
m
li
ne
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
b
a
n
a
na
v
a
r
i
e
t
i
e
s
.
W
e
f
o
un
d
t
ha
t
C
NN
-
b
a
s
e
d
m
o
de
l
s
a
c
hi
e
v
e
d
hi
g
h
t
r
a
i
ni
n
g
a
c
c
ur
a
c
y
(
99.
94%
)
b
ut
e
xhi
b
i
t
e
d
a
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
dr
o
p
i
n
t
e
s
t
i
n
g
a
c
c
ur
a
c
y
(
86.
56%
)
,
s
ugge
s
t
i
n
g
c
h
a
ll
e
n
ge
s
i
n
ge
ne
r
a
l
i
z
a
bi
li
t
y
.
T
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2502
-
4752
High
-
ac
c
ur
ac
y
c
las
s
if
ication
o
f
banana
v
ar
ieties
us
ing
R
e
s
N
e
t
-
50
and
…
(
Suas
ti
k
a
Y
uli
a
R
is
k
a
)
323
m
e
t
h
o
d
i
n
t
hi
s
s
t
udy
t
e
n
de
d
to
h
a
ve
a
n
i
n
o
r
d
i
n
a
t
e
l
y
hi
g
h
e
r
pr
o
p
o
r
t
i
o
n
o
f
m
i
s
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
s
a
m
o
n
g
vi
s
ua
ll
y
s
i
mi
l
a
r
b
a
na
n
a
v
a
r
i
e
t
i
e
s
,
hi
g
hli
g
h
t
i
n
g
t
h
e
n
e
e
d
f
o
r
m
o
r
e
a
dv
a
n
c
e
d
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
[
6]
,
[
7]
.
On
e
c
o
m
m
o
n
e
x
a
m
p
l
e
o
f
A
I
i
n
e
ve
r
y
da
y
l
if
e
i
s
i
t
s
us
e
i
n
f
i
nge
r
pr
i
n
t
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
or
f
a
c
e
de
t
e
c
t
i
o
n
f
o
r
u
nl
o
c
k
i
ng
s
m
a
r
t
ph
o
n
e
s
.
On
e
m
e
t
h
o
d
us
e
d
i
n
s
uc
h
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
t
a
s
ks
i
s
de
e
p
l
e
a
r
ni
n
g
(
DL
)
.
DL
i
s
a
s
ubf
i
e
l
d
o
f
A
I
t
h
a
t
f
o
c
us
e
s
o
n
de
v
e
l
o
p
i
ng
c
o
m
p
l
e
x
n
e
ur
a
l
ne
t
wor
k
m
o
de
l
s
w
i
t
h
t
h
e
c
a
pa
bi
li
t
y
t
o
m
a
ke
de
c
i
s
i
o
n
s
ba
s
e
d
o
n
a
c
c
ur
a
t
e
da
t
a
[
8
]
,
[
9]
.
W
i
t
hi
n
D
L
,
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
a
l
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k
(
C
NN
)
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
a
r
e
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
l
y
e
f
f
e
c
t
i
v
e
i
n
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
t
a
s
ks
,
e
s
pe
c
i
a
ll
y
t
h
o
s
e
i
nv
o
l
vi
ng
i
m
a
ge
s
[
10]
,
[
11]
.
T
hi
s
s
t
ud
y
i
nve
s
t
i
ga
t
e
d
t
h
e
e
f
f
e
c
t
s
o
f
us
i
ng
C
NN
s
f
o
r
b
a
na
n
a
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
.
W
hil
e
e
a
r
l
i
e
r
s
t
ud
i
e
s
h
a
v
e
e
x
p
l
o
r
e
d
t
h
e
i
m
pa
c
t
o
f
C
N
N
m
o
de
l
s
i
n
c
l
a
s
s
i
f
yi
ng
d
i
f
f
e
r
e
n
t
b
a
n
a
na
v
a
r
i
e
t
i
e
s
,
t
h
e
y
ha
v
e
n
o
t
e
x
p
li
c
i
t
ly
a
ddr
e
s
s
e
d
i
t
s
i
n
f
l
u
e
n
c
e
o
n
m
o
r
e
c
o
m
p
l
e
x
s
c
e
n
a
r
i
o
s
,
s
uc
h
a
s
d
i
s
t
i
n
gu
i
s
hi
ng
vi
s
u
a
l
ly
s
i
mi
l
a
r
b
a
n
a
n
a
va
r
i
e
t
i
e
s
.
[
12]
,
[
13]
.
A
pr
e
vi
o
u
s
s
t
ud
y
a
c
hi
e
v
e
d
a
n
im
pr
e
s
s
iv
e
t
r
a
i
ni
ng
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
99.
94%
b
ut
o
nl
y
a
t
t
a
i
n
e
d
86.
56%
t
e
s
t
i
n
g
a
c
c
ur
a
c
y
[
14]
,
[
15]
.
Al
t
h
o
ugh
t
hi
s
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
s
t
h
e
pot
e
n
t
i
a
l
o
f
C
NN
s
,
t
h
e
i
r
r
e
l
i
a
n
c
e
o
n
f
u
n
d
a
m
e
n
t
a
l
C
NN
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
l
im
i
t
s
t
h
e
i
r
a
pp
l
i
c
a
bil
i
t
y
t
o
i
n
t
r
i
c
a
t
e
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
c
ha
l
l
e
nge
s
.
T
h
e
us
e
o
f
m
o
r
e
a
dv
a
nc
e
d
C
NN
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
,
s
uc
h
a
s
R
e
s
Ne
t
-
50
a
n
d
De
n
s
e
Ne
t
-
121,
c
a
n
e
nh
a
n
c
e
a
c
c
ur
a
c
y
i
n
t
h
e
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
n
d
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
o
f
b
a
na
n
a
t
y
pe
s
.
I
n
pr
i
o
r
r
e
s
e
a
r
c
h
,
R
e
s
Ne
t
-
50
a
c
hi
e
v
e
d
r
e
m
a
r
ka
bl
e
r
e
s
u
l
t
s
,
w
i
t
h
a
97.
7%
F
1
-
s
c
o
r
e
a
c
c
ur
a
c
y
,
97.
91%
pr
e
c
i
s
i
o
n
,
a
n
d
97.
77%
r
e
c
a
l
l
i
n
a
c
a
s
e
s
t
ud
y
i
nv
o
l
v
i
ng
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
m
e
a
t
i
m
a
ge
s
d
i
vi
d
e
d
i
n
t
o
t
h
r
e
e
c
l
a
s
s
e
s
[
16]
,
[
17]
.
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
De
n
s
e
Ne
t
-
121
o
u
t
pe
r
f
o
r
m
e
d
VG
G
-
19
a
n
d
R
e
s
Ne
t
-
50
i
n
a
s
t
ud
y
o
n
C
OV
I
D
-
19
de
t
e
c
t
i
o
n
us
i
n
g
l
u
n
g
X
-
r
a
y
im
a
ge
s
[
1
8]
,
[
19]
,
a
l
s
o
di
v
i
d
e
d
i
n
t
o
t
h
r
e
e
c
l
a
s
s
e
s
.
B
ot
h
a
r
c
hi
t
e
c
t
u
r
e
s
h
a
ve
pr
o
v
e
n
e
f
f
e
c
t
i
ve
i
n
i
m
a
ge
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
,
a
s
t
h
e
y
c
a
n
e
x
t
r
a
c
t
r
e
l
e
v
a
n
t
f
e
a
t
ur
e
s
f
r
o
m
im
a
ge
s
a
n
d
de
l
i
ve
r
in
g
hi
g
h
a
c
c
ur
a
c
y
.
I
n
a
s
t
udy
f
o
c
us
e
d
o
n
i
de
n
t
i
f
yi
n
g
h
e
a
l
t
h
y
a
n
d
de
f
e
c
t
i
v
e
ba
n
a
n
a
s
,
R
e
s
Ne
t
-
50
wa
s
us
e
d
a
s
th
e
m
o
de
l
a
n
d
pr
o
vi
d
e
d
a
c
c
ur
a
t
e
r
e
s
ul
t
s
,
w
i
t
h
up
to
99%
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
mi
n
im
a
l
e
r
r
o
r
,
us
i
n
g
a
40:60
r
a
t
i
o
of
t
r
a
i
ni
ng
to
t
e
s
t
i
n
g
da
t
a
[
20]
,
[
21
]
.
F
ur
t
h
e
r
m
o
r
e
,
i
n
a
f
r
u
i
t
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
s
t
ud
y
us
i
ng
C
NN
,
De
n
s
e
Ne
t
-
121
e
m
e
r
ge
d
a
s
t
h
e
f
a
s
t
e
r
m
o
de
l
i
n
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
im
a
ge
s
,
a
t
45
m
s
,
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
R
e
s
Ne
t
-
50
,
whi
c
h
too
k
74
ms
[
22]
.
Ho
we
v
e
r
,
wh
e
r
e
a
s
s
o
phi
s
t
i
c
a
t
e
d
C
NN
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
l
i
ke
a
s
R
e
s
Ne
t
-
50
a
n
d
De
ns
e
Ne
t
-
121
h
a
v
e
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
d
e
x
c
e
pt
i
o
n
a
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
c
r
o
s
s
s
e
ve
r
a
l
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
ns
,
t
h
e
i
r
s
pe
c
i
f
i
c
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
i
n
c
l
a
s
s
if
yi
ng
b
a
n
a
na
t
y
pe
s
ha
s
y
e
t
to
b
e
t
h
or
o
ughl
y
e
x
a
mi
ne
d.
Our
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
d
i
c
a
t
e
s
t
h
a
t
e
l
e
v
a
t
e
d
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
i
n
o
t
h
e
r
f
i
e
l
d
s
,
s
uc
h
a
s
C
OV
I
D
-
19
de
t
e
c
t
i
o
n
a
n
d
m
e
a
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
,
do
e
s
n
o
t
i
nh
e
r
e
n
t
l
y
r
e
s
u
l
t
i
n
e
nh
a
n
c
e
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
n
b
a
n
a
na
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
,
w
h
e
r
e
vi
s
ua
l
ly
a
n
a
l
o
go
us
k
i
n
d
s
pr
o
vi
de
a
d
i
s
t
i
n
c
t
d
i
f
f
i
c
u
l
t
y
.
T
h
e
s
ugge
s
t
e
d
m
e
t
h
o
d
m
i
g
h
t
ga
i
n
f
r
o
m
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
t
e
c
hni
que
s
l
i
k
e
b
a
c
kgr
o
un
d
r
e
m
o
v
a
l
a
n
d
de
n
o
i
s
i
ng,
w
i
t
h
o
u
t
n
e
ga
t
i
v
e
ly
a
f
f
e
c
t
i
n
g
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
,
a
s
not
e
d
i
n
pr
i
o
r
f
r
u
i
t
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
r
e
s
e
a
r
c
h
.
T
h
e
d
if
f
i
c
u
l
t
y
r
e
s
i
de
s
i
n
pr
e
c
i
s
e
l
y
i
d
e
n
t
i
f
yi
ng
s
e
v
e
r
a
l
b
a
n
a
n
a
c
u
l
t
i
v
a
r
s
,
whi
c
h
f
r
e
que
n
t
l
y
d
i
s
p
l
a
y
n
ua
n
c
e
d
m
o
r
p
h
o
l
o
g
i
c
a
l
d
i
s
t
i
n
c
t
i
o
ns
.
T
hi
s
wo
r
k
p
r
e
s
e
n
t
s
a
c
us
to
m
i
z
e
d
m
e
t
h
o
do
l
o
g
y
ut
i
li
z
i
ng
R
e
s
Ne
t
-
50
a
n
d
De
n
s
e
Ne
t
-
121
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
f
o
r
t
h
e
c
a
t
e
g
o
r
i
z
a
t
i
o
n
o
f
b
a
n
a
n
a
s
to
s
o
l
ve
e
xi
s
t
i
n
g
ga
ps
.
T
hi
s
s
t
udy
s
e
e
k
s
to
a
s
s
e
s
s
t
h
e
e
f
f
i
c
a
c
y
o
f
t
h
e
s
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
by
c
o
n
c
e
n
t
r
a
t
i
n
g
o
n
t
h
r
e
e
pr
i
n
c
i
pa
l
c
o
n
t
r
i
b
ut
i
o
n
s
:
b
r
o
a
de
ni
ng
t
h
e
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
r
a
n
ge
to
f
i
ve
uni
que
b
a
n
a
n
a
v
a
r
i
e
t
i
e
s
ut
i
li
z
i
ng
a
b
a
l
a
n
c
e
d
da
t
a
s
e
t
,
i
n
c
o
r
por
a
t
i
n
g
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
m
e
t
h
o
ds
s
uc
h
a
s
b
a
c
kgr
o
un
d
e
li
mi
na
t
i
o
n
a
n
d
de
n
o
i
s
i
ng
t
o
e
n
h
a
nc
e
i
m
a
ge
qua
li
t
y
,
a
n
d
de
li
ve
r
i
n
g
a
c
o
m
pa
r
a
t
i
ve
a
na
l
y
s
i
s
t
o
de
t
e
r
m
i
ne
t
h
e
m
o
s
t
e
f
f
e
c
t
i
v
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
f
o
r
t
hi
s
t
a
s
k.
T
hi
s
wo
r
k
a
i
m
s
t
o
i
de
n
t
i
f
y
t
h
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
t
h
a
t
pr
o
vi
de
s
t
h
e
o
pt
i
m
a
l
b
a
l
a
n
c
e
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
s
p
e
e
d
t
h
r
o
ugh
t
h
e
tr
a
i
ni
ng
a
n
d
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
o
f
t
h
e
s
e
m
o
de
l
s
.
T
h
e
c
r
e
a
t
e
d
m
o
de
l
c
a
n
b
e
ut
i
li
z
e
d
f
o
r
a
uto
n
o
m
ous
b
a
na
n
a
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
w
i
t
h
hi
g
h
a
c
c
ur
a
c
y
,
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
ly
c
o
n
t
r
i
b
ut
i
n
g
t
o
a
gr
i
c
u
l
t
ur
a
l
t
e
c
hn
o
l
o
g
y
a
n
d
f
o
o
d
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g.
T
h
e
s
t
udy
pr
o
c
e
dur
e
a
n
d
o
u
t
c
o
m
e
s
a
r
e
e
x
p
l
a
i
n
e
d
c
o
h
e
r
e
n
t
l
y
a
n
d
m
e
t
h
o
d
i
c
a
ll
y
t
h
r
o
ugh
o
u
t
t
h
e
publi
c
a
t
i
o
n
.
I
t
b
e
g
i
ns
w
i
t
h
a
de
t
a
i
l
e
d
de
s
c
r
i
pt
i
o
n
o
f
t
h
e
a
ppr
o
a
c
h
,
t
h
e
n
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
e
x
pe
r
im
e
n
t
a
l
f
i
nd
in
gs
,
a
n
d
c
o
n
c
l
ude
s
w
i
t
h
a
d
i
s
c
u
s
s
i
o
n
o
f
t
h
e
i
m
p
li
c
a
t
i
o
ns
a
n
d
pr
o
s
pe
c
t
s
.
E
a
c
h
s
e
c
t
i
o
n
h
e
l
p
s
r
e
a
de
r
s
un
de
r
s
tan
d
i
de
a
de
v
e
l
o
p
m
e
n
t
a
n
d
t
h
e
s
t
udy
’
s
im
po
r
t
a
n
c
e
.
A
s
de
s
c
r
i
b
e
d,
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
n
:
S
e
c
t
i
o
n
2
de
l
i
ne
a
t
e
s
t
h
e
pr
o
c
e
s
s
,
e
n
c
o
m
pa
s
s
i
ng
da
t
a
s
e
t
pr
e
pa
r
a
t
i
o
n
a
n
d
C
NN
i
m
p
l
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n
.
S
e
c
t
i
o
n
3
de
l
i
ne
a
t
e
s
t
h
e
e
x
pe
r
im
e
n
t
a
l
f
i
nd
i
ngs
a
n
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
e
v
a
l
u
a
t
i
o
ns
.
S
e
c
t
i
o
n
4
f
i
ni
s
he
s
w
i
t
h
t
h
e
c
o
n
s
e
que
n
c
e
s
a
n
d
pr
o
s
pe
c
t
i
v
e
d
i
r
e
c
t
i
o
n
s
o
f
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
.
2.
M
E
T
HO
D
2.
1.
De
e
p
l
e
ar
n
in
g
A
I
,
o
r
b
e
tt
e
r
kn
o
wn
a
s
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
n
t
e
l
li
g
e
n
c
e
,
i
s
a
b
r
a
n
c
h
o
f
c
o
m
put
e
r
s
c
i
e
nc
e
t
h
a
t
f
o
c
us
e
s
o
n
t
h
e
de
v
e
l
o
p
m
e
n
t
o
f
s
y
s
t
e
m
s
c
a
pa
bl
e
o
f
m
im
i
c
k
i
ng
hu
m
a
n
i
n
t
e
l
li
ge
nc
e
[
23]
.
A
I
a
i
m
s
t
o
c
r
e
a
t
e
s
y
s
t
e
m
s
t
h
a
t
a
r
e
n
o
t
o
n
l
y
c
a
pa
bl
e
o
f
mi
mi
c
k
i
n
g
h
u
m
a
n
be
h
a
vi
o
r
,
b
ut
c
a
n
a
l
s
o
e
x
e
c
ut
e
t
a
s
ks
t
h
a
t
tr
a
d
i
t
i
o
na
l
ly
r
e
qu
i
r
e
h
u
m
a
n
i
n
t
e
r
v
e
n
t
i
o
n
i
n
a
m
o
r
e
e
f
f
i
c
i
e
n
t
a
n
d
f
a
s
t
e
r
m
a
nn
e
r
.
T
h
r
o
ugh
A
I
,
c
o
m
put
e
r
s
a
r
e
e
qui
ppe
d
w
i
t
h
t
h
e
a
bil
i
t
y
t
o
a
c
c
o
m
p
li
s
h
a
v
a
r
i
e
t
y
o
f
c
o
m
p
l
e
x
t
a
s
ks
t
h
a
t
t
y
p
i
c
a
ll
y
r
e
qu
i
r
e
t
hi
n
k
i
ng,
a
n
a
ly
z
i
ng,
de
c
i
s
i
o
n
-
m
a
k
in
g,
a
n
d
pr
o
bl
e
m
-
s
o
l
vi
ng
-
a
c
t
i
vi
t
i
e
s
t
h
a
t
pr
e
vi
o
us
l
y
c
o
u
l
d
o
nl
y
b
e
pe
r
f
o
r
m
e
d
by
h
u
m
a
ns
[
24]
,
[
25]
.
F
o
r
e
x
a
m
p
l
e
,
A
I
c
a
n
b
e
us
e
d
t
o
pe
r
f
o
r
m
f
a
c
i
a
l
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
,
n
a
t
ur
a
l
l
a
n
gua
ge
pr
o
c
e
s
s
i
n
g,
a
n
d
pr
o
duc
t
r
e
c
o
m
m
e
nda
t
i
o
n
s
i
n
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2502
-
4752
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
3
9
,
N
o
.
1
,
Ju
ly
20
25
:
322
-
335
324
e
-
c
o
m
m
e
r
c
e
p
l
a
t
f
o
r
m
s
[
26]
,
[
27
]
,
a
l
l
o
f
w
hi
c
h
r
e
qu
i
r
e
AI
to
pr
o
c
e
s
s
da
t
a
a
n
d
pr
o
duc
e
o
u
t
pu
t
s
t
h
a
t
s
u
i
t
t
h
e
us
e
r
’
s
n
e
e
d
s
.
DL
i
s
a
f
a
s
t
-
gr
o
wi
n
g
A
I
d
i
s
c
i
p
li
ne
.
DL
c
r
e
a
t
e
s
s
o
phi
s
t
i
c
a
t
e
d
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k
m
o
de
l
s
[
28]
.
T
h
e
s
e
m
o
de
l
s
us
e
e
x
t
e
ns
i
ve
a
n
d
r
e
l
i
a
bl
e
da
t
a
a
n
a
l
y
s
i
s
t
o
m
a
ke
de
c
i
s
i
o
n
s
.
T
h
e
DL
m
e
t
h
o
d
de
f
i
ne
s
“
de
e
p
”
a
s
t
h
e
n
u
m
be
r
o
f
l
a
y
e
r
s
i
n
t
h
e
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k
us
e
d
to
a
n
a
ly
z
e
i
nput
.
M
o
r
e
l
a
y
e
r
s
m
e
a
n
a
de
e
pe
r
l
e
a
r
ni
ng
pr
o
c
e
s
s
,
a
l
l
o
w
i
ng
t
h
e
m
o
de
l
t
o
c
a
p
t
ur
e
c
o
m
p
li
c
a
t
e
d
da
t
a
p
a
tt
e
r
n
s
.
T
h
e
s
e
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
ks
’
m
u
l
t
i
p
l
e
pr
o
c
e
s
s
in
g
l
a
y
e
r
s
e
n
a
bl
e
c
o
m
put
e
r
s
to
l
e
a
r
n
f
r
o
m
v
a
s
t
v
o
l
u
m
e
s
o
f
da
t
a
,
s
p
ot
pa
tt
e
r
n
s
,
a
n
d
m
a
k
e
a
c
c
ur
a
t
e
pr
e
di
c
t
i
o
n
s
[
29]
.
DL
ha
s
a
d
v
a
n
c
e
d
A
I
i
n
im
a
g
e
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
,
v
o
i
c
e
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g,
a
n
d
a
ut
o
n
o
m
o
us
c
a
r
s
,
wh
e
r
e
s
pe
e
d
a
n
d
a
c
c
ur
a
c
y
a
r
e
ke
y
.
F
i
gur
e
1
s
h
o
ws
r
e
s
e
a
r
c
h
pr
o
gr
e
s
s
.
F
i
g
ur
e
1.
R
e
s
e
a
r
c
h
s
t
a
ge
s
2.
2.
D
at
a
c
ol
l
e
c
t
ion
an
d
p
r
e
-
p
r
o
c
e
s
s
in
g
R
a
j
a
,
Na
n
gk
a
,
K
e
po
k,
B
a
r
a
n
ga
n
,
a
n
d
Am
b
o
n
b
a
na
n
a
s
a
r
e
p
h
o
to
g
r
a
ph
e
d
i
n
860
hi
g
h
-
qua
li
t
y
im
a
g
e
s
f
o
r
t
hi
s
s
t
udy
.
T
h
e
da
t
a
s
e
t
i
n
c
l
ude
s
537
p
h
o
to
s
f
r
o
m
K
a
gg
l
e
.
c
o
m
,
a
po
pul
a
r
s
i
t
e
f
o
r
da
t
a
s
e
t
s
,
p
l
us
3
5
s
e
pa
r
a
t
e
l
y
s
h
o
t
ph
oto
gr
a
ph
s
un
de
r
c
o
n
t
r
o
l
l
e
d
l
i
g
h
t
i
ng
c
i
r
c
u
m
s
t
a
n
c
e
s
t
o
i
n
c
r
e
a
s
e
b
a
n
a
n
a
v
a
r
i
e
t
y
d
i
ve
r
s
i
t
y
a
nd
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
.
T
a
bl
e
1
s
h
o
ws
t
h
a
t
168
pi
c
t
ur
e
s
a
r
e
a
s
s
i
g
ne
d
to
R
a
j
a
b
a
n
a
n
a
,
170
to
Na
n
gka
b
a
n
a
na
,
176
to
K
e
po
k
b
a
n
a
n
a
,
170
to
B
a
r
a
n
ga
n
ba
n
a
n
a
,
a
n
d
176
to
Am
b
o
n
b
a
n
a
na
,
e
n
s
ur
i
ng
a
b
a
l
a
n
c
e
d
da
t
a
s
e
t
f
o
r
a
n
a
ly
s
i
s
.
T
a
bl
e
1.
B
a
n
a
n
a
s
p
i
c
t
ur
e
da
t
a
s
e
t
No
T
y
p
e
s
of
b
a
na
na
s
S
a
mpl
e
ba
na
na
pi
c
tu
r
e
N
umbe
r
of
p
ic
tu
r
e
s
1.
A
mbo
n
b
a
na
na
176
2.
B
a
r
a
nga
n
b
a
na
na
170
3.
K
e
p
o
k
b
a
na
na
176
4.
N
a
ngka
b
a
na
na
170
5.
R
a
ja
b
a
na
na
168
T
ot
a
l
860
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2502
-
4752
High
-
ac
c
ur
ac
y
c
las
s
if
ication
o
f
banana
v
ar
ieties
us
ing
R
e
s
N
e
t
-
50
and
…
(
Suas
ti
k
a
Y
uli
a
R
is
k
a
)
325
T
h
e
ga
t
h
e
r
e
d
ph
o
to
s
un
de
r
we
n
t
a
n
e
x
t
e
ns
i
ve
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
pr
o
c
e
dur
e
to
gua
r
a
n
t
e
e
uni
f
o
r
m
i
t
y
a
n
d
qua
l
i
t
y
.
I
ni
t
i
a
ll
y
,
a
l
l
p
h
oto
s
we
r
e
s
c
a
l
e
d
to
224
×
224
pi
x
e
l
s
t
o
c
o
nf
o
r
m
to
t
h
e
i
n
put
s
pe
c
i
f
i
c
a
t
i
o
n
s
o
f
th
e
C
NN
de
s
i
g
n
s
.
P
i
x
e
l
v
a
l
ue
s
we
r
e
s
t
a
n
d
a
r
d
i
z
e
d
to
a
r
a
n
ge
o
f
0
-
1
to
s
t
a
n
da
r
d
i
z
e
t
h
e
da
t
a
a
n
d
i
m
pr
o
v
e
m
o
de
l
t
r
a
i
ni
ng.
S
upp
l
e
m
e
n
t
a
r
y
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
m
e
a
s
ur
e
s
i
nv
o
l
ve
d
b
a
c
kgr
o
un
d
r
e
m
o
v
a
l
by
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
m
o
de
l
s
,
uti
li
z
e
d
to
e
r
a
d
i
c
a
t
e
n
o
i
s
e
a
n
d
d
i
s
t
r
a
c
t
i
o
n
s
i
n
t
h
e
p
h
o
to
s
,
h
e
n
c
e
m
a
i
n
t
a
i
n
i
ng
e
m
p
h
a
s
i
s
o
n
t
h
e
ba
n
a
n
a
f
e
a
t
ur
e
s
.
Da
t
a
a
ug
m
e
n
t
a
t
i
o
n
m
e
t
h
o
ds
,
i
n
c
l
ud
i
ng
r
a
n
do
m
r
ot
a
t
i
o
n
s
,
h
o
r
i
z
o
n
t
a
l
f
l
i
pp
i
ng,
a
n
d
s
c
a
li
ng,
we
r
e
e
m
p
l
o
y
e
d
t
o
a
r
t
i
f
i
c
i
a
ll
y
e
nl
a
r
ge
t
h
e
d
a
t
a
s
e
t
,
e
n
h
a
n
c
i
ng
i
t
s
d
i
ve
r
s
i
t
y
a
n
d
mi
t
i
ga
t
i
n
g
t
h
e
r
i
s
k
o
f
o
ve
r
f
i
t
t
i
n
g
dur
i
ng
t
r
a
i
ni
ng.
F
o
r
t
h
e
pr
e
-
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
s
t
a
ge
s
o
f
t
h
e
da
t
a
s
e
t
a
r
e
de
s
c
r
i
b
e
d
i
n
t
h
e
P
s
e
udo
c
o
de
1
.
P
s
e
udo
c
o
de
1.
P
r
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
a
n
d
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
Step 1. Import necessary libraries.
Tensorflow, OpenCV, Numpy and Pandas
Step 2.
Load and label the dataset.
Dataset
of
860
images
representing
five
ba
nana
types:
Raja,
Nangka,
Kepok,
Barangan
and Ambon
Assign label
for each image
.
Example:
label_data = [(image, label) for image, label in dataset]
Step 3. Clean the dataset.
V
alidate images based on size and format.
Remove corrupted or invalid images using the rule
(
)
:
̀
=
{
|
(
)
=
}
Step 4. Apply pre
-
processing steps to the dataset.
Step 4.1. Normalize pixel values.
̀
=
−
m
in
(
)
m
a
x
(
)
−
m
in
(
)
Step 4.2. Resize image to 224×224 pixels for CNN compability.
Step 5. Perform data augmentation
Techniques: random rotations, horizontal flipping, scaling.
Augmented data:
=
∪
∈
{
(
)
|
∈
}
Step 6. Remove background from images.
Use
segmentation models to identify and subtract background:
̀
=
(
)
\
(
)
Step 7. Apply filtering dan denoising.
Step 7.1. Use convolutional filters:
̀
=
∗
Step 7.2. Apply median filter for noise reduction:
̀
=
(
,
)
Step 8. Split dataset into training, validation, and testing sets
Training: 80%, validation: 10% (from training), testing: 20%.
Step 9. Define and initialize CNN architectures.
Step 9.1. Use ResNet
-
50 and DenseNet
-
121 pre
-
trained models.
Step 9.2. Configur
e models with:
Optimizer: Adam
Learning rate: 0.001
Los function: categorical cross entropy
Step 10. Train the models
Number of Epoch: 50
Batch size: 32
Step 11. Evaluate model performance.
Metrics: accuracy, precision, recall, F1
-
score
Generate confusion
matrics to analyze misclassifications.
Step 12. Use the trained models for classification.
Test the models on unseen data to verify performance.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2502
-
4752
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
3
9
,
N
o
.
1
,
Ju
ly
20
25
:
322
-
335
326
2.
3.
Convol
u
t
ion
al
n
e
u
r
al
n
e
t
wo
r
k
s
C
NN
s
a
r
e
wi
de
ly
u
s
e
d
f
o
r
i
m
a
ge
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
,
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
,
o
bj
e
c
t
de
t
e
c
t
i
o
n
,
a
n
d
f
a
c
e
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
[
11]
,
[
30]
-
[
32]
.
C
NN
s
a
r
e
de
s
i
g
n
e
d
t
o
a
n
a
l
y
z
e
a
n
d
un
de
r
s
t
a
n
d
a
r
r
a
y
da
t
a
,
m
a
k
i
ng
t
h
e
m
e
x
c
e
ll
e
n
t
i
n
m
a
n
a
g
i
n
g
a
n
d
c
a
t
e
go
r
i
z
i
ng
i
m
a
ge
s
.
C
NN
s
c
l
a
s
s
i
f
y
im
a
ge
s
i
n
t
o
d
o
gs
,
c
a
t
s
,
t
i
ge
r
s
,
a
n
d
l
i
o
ns
a
f
t
e
r
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
t
h
e
m
us
i
n
g
a
s
e
r
i
e
s
o
f
l
a
y
e
r
s
.
P
i
x
e
l
a
r
r
a
y
s
,
de
pe
n
d
i
ng
o
n
r
e
s
o
l
ut
i
o
n
,
a
r
e
wh
a
t
c
o
m
put
e
r
s
[
33]
.
R
e
s
o
l
ut
i
o
n
de
t
e
r
m
i
ne
s
t
h
e
d
i
m
e
n
s
i
o
ns
o
f
a
n
im
a
ge
m
a
t
r
i
x
.
An
R
GB
i
m
a
g
e
m
a
y
be
r
e
pr
e
s
e
n
t
e
d
a
s
a
6
×
6
×
3
m
a
t
r
i
x
w
i
t
h
3
r
e
pr
e
s
e
n
t
i
n
g
t
h
e
t
h
r
e
e
c
o
l
o
r
c
h
a
nn
e
l
s
.
I
n
c
o
n
t
r
a
s
t,
a
gr
a
y
s
c
a
le
p
i
c
t
ur
e
i
s
a
4
×
4
×
1
m
a
t
r
i
x
.
C
NN
s
pe
r
f
o
r
m
a
s
e
r
i
e
s
o
f
o
pe
r
a
t
i
o
n
s
o
n
e
a
c
h
i
n
put
p
i
c
t
ur
e
to
t
r
a
i
n
a
n
d
a
s
s
e
s
s
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
s
[
34]
.
F
i
gur
e
2
s
h
o
ws
h
o
w
t
h
e
p
i
c
t
ur
e
i
s
pa
s
s
e
d
vi
a
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
a
l
l
a
y
e
r
s
w
i
t
h
f
il
t
e
r
s
or
ke
r
n
e
l
s
,
poo
l
i
ng
l
a
y
e
r
s
,
f
u
ll
y
c
o
nn
e
c
t
e
d
l
a
ye
r
s
,
a
n
d
t
h
e
S
o
f
t
M
a
x
f
u
n
c
t
i
o
n
to
c
a
t
e
g
o
r
i
z
e
t
h
e
i
t
e
m
w
i
t
h
a
p
r
o
b
a
bil
i
t
y
v
a
l
u
e
f
r
o
m
0
to
1
.
C
NN
s
h
a
v
e
t
h
r
e
e
l
a
y
e
r
s
:
i
nput
,
hi
dde
n
,
a
n
d
o
ut
pu
t.
T
h
e
i
n
put
l
a
y
e
r
r
e
c
e
i
ve
s
i
n
put
da
t
a
,
s
uc
h
a
s
im
a
ge
s
,
a
n
d
c
o
nv
e
r
t
s
i
t
i
n
t
o
a
f
o
r
m
a
t
t
h
e
f
o
l
l
o
w
i
ng
l
a
y
e
r
s
c
a
n
pr
o
c
e
s
s
[
35]
-
[
37]
.
H
i
dd
e
n
l
a
y
e
r
s
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
a
l
a
n
d
po
o
l
i
n
g
l
a
y
e
r
s
pe
r
f
o
r
m
m
o
s
t
C
NN
c
o
m
put
a
t
i
o
ns
by
e
x
t
r
a
c
t
i
n
g
im
po
r
t
a
n
t
pr
o
p
e
r
t
i
e
s
f
r
o
m
i
nput
da
t
a
a
n
d
tr
a
n
s
f
o
r
m
i
ng
t
h
e
m
i
n
to
m
o
r
e
s
o
phi
s
t
i
c
a
t
e
d
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
s
.
M
o
de
l
l
a
y
e
r
s
i
nc
r
e
a
s
i
ng
l
y
f
il
t
e
r
p
i
c
t
ur
e
i
n
put
,
i
m
pr
o
vi
ng
t
h
e
m
o
de
l
’
s
un
de
r
s
t
a
n
d
i
ng
o
f
vi
s
ua
l
pa
t
t
e
r
n
s
.
T
h
e
o
u
t
pu
t
l
a
y
e
r
,
t
h
e
m
o
de
l
’
s
l
a
s
t
l
a
y
e
r
,
c
a
t
e
g
o
r
i
z
e
s
t
h
e
o
bj
e
c
t
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
pr
o
b
a
bil
i
t
i
e
s
de
r
i
v
e
d
i
n
t
h
e
pr
e
vi
o
us
pha
s
e
s
.
C
NN
s
a
r
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
i
n
m
a
ny
a
pp
li
c
a
t
i
o
n
s
,
n
o
t
a
bl
y
t
h
o
s
e
t
h
a
t
a
n
a
ly
z
e
i
m
a
ge
a
n
d
vi
de
o
da
t
a
[
38]
.
T
hi
s
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
a
l
s
t
y
l
e
l
e
t
s
m
o
de
l
s
i
n
s
t
a
n
t
l
y
l
e
a
r
n
f
r
o
m
un
pr
o
c
e
s
s
e
d
da
t
a
a
n
d
pr
e
c
i
s
e
ly
r
e
c
o
gni
z
e
c
o
m
p
l
i
c
a
t
e
d
pa
tt
e
r
n
s
,
a
dv
a
n
c
i
ng
A
I
t
e
c
h
n
o
l
o
g
y
.
F
i
g
ur
e
2
.
Ne
ur
a
l
n
e
t
wor
ks
wi
t
h
m
a
ny
c
o
nv
o
l
ut
i
o
n
a
l
l
a
y
e
r
s
2.
3.
1.
Re
s
Ne
t
-
50
(
CN
N
a
r
c
h
it
e
c
t
u
r
e
)
I
n
2015,
K
a
i
mi
ng
He
a
n
d
hi
s
t
e
a
m
c
r
e
a
t
e
d
R
e
s
Ne
t
-
50,
a
R
e
s
Ne
t
v
a
r
i
a
n
t
[
39]
.
T
h
e
50
-
l
a
y
e
r
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
h
a
s
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
a
l
,
poo
l
i
ng,
a
n
d
f
u
ll
y
c
o
nne
c
t
e
d
l
a
y
e
r
s
.
R
e
s
Ne
t
-
50
’
s
r
e
s
i
dua
l
bl
o
c
ks
m
a
ke
i
t
s
upe
r
i
o
r
to
ot
h
e
r
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
ks
.
A
r
e
s
i
d
ua
l
bl
o
c
k
a
dds
t
h
e
i
n
put
o
f
t
h
e
pr
e
vi
o
us
l
a
y
e
r
to
t
h
e
o
u
t
pu
t
o
f
a
l
a
y
e
r
a
f
t
e
r
s
e
v
e
r
a
l
c
o
nv
o
l
ut
i
o
n
l
a
y
e
r
s
us
i
ng
s
k
ip
or
s
h
o
r
t
c
u
t
c
o
n
ne
c
t
i
o
n
s
.
T
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
a
ddr
e
s
s
e
s
t
h
e
v
a
ni
s
h
i
ng
gr
a
d
i
e
n
t
p
r
o
bl
e
m
i
n
de
e
p
n
e
t
wo
r
k
t
r
a
i
ni
ng
[
40]
.
I
n
n
o
r
m
a
l
de
e
p
n
e
t
wo
r
ks
,
t
h
e
gr
a
di
e
n
t
r
e
duc
e
s
a
s
i
t
t
r
a
v
e
l
s
t
o
t
h
e
pr
e
vi
o
us
l
a
y
e
r
,
m
a
k
i
ng
da
t
a
l
e
a
r
ni
ng
d
i
f
f
i
c
u
l
t
.
R
e
s
i
dua
l
c
o
nn
e
c
t
i
o
n
s
ke
e
p
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
f
l
o
w
i
n
g,
t
h
us
R
e
s
Ne
t
-
50
c
a
n
l
e
a
r
n
w
i
t
h
s
e
ve
r
a
l
l
a
y
e
r
s
.
R
e
s
i
dua
l
c
o
n
n
e
c
t
i
o
ns
a
l
l
o
w
t
h
e
m
o
de
l
t
o
l
e
a
r
n
i
de
n
t
i
t
y
m
a
p
p
i
n
g,
s
o
a
l
a
y
e
r
w
i
t
h
n
o
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
i
n
put
wi
ll
n
ot
e
f
f
e
c
t
t
h
e
pr
e
vi
o
us
l
a
y
e
r
.
T
hi
s
m
a
ke
s
R
e
s
N
e
t
-
50
a
c
c
ur
a
t
e
a
n
d
t
r
a
i
n
a
bl
e
.
F
i
gur
e
3
s
h
o
ws
t
h
a
t
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
i
s
a
c
o
m
m
o
n
ba
c
kb
o
n
e
m
o
de
l
i
n
A
I
a
pp
li
c
a
t
i
o
n
s
a
n
d
i
n
t
e
r
n
a
t
i
o
n
a
l
im
a
ge
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
,
o
bj
e
c
t
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
,
a
n
d
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
c
o
n
t
e
s
t
s
l
i
k
e
I
m
a
g
e
Ne
t
.
T
h
e
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
c
o
m
m
u
ni
t
y
pr
e
f
e
r
s
R
e
s
N
e
t
-
50
f
o
r
i
t
s
b
a
l
a
n
c
e
b
e
t
we
e
n
n
e
t
wo
r
k
de
p
t
h
a
n
d
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
e
f
f
i
c
i
e
nc
y
a
n
d
i
t
s
r
e
l
i
a
bl
e
r
e
s
u
l
t
s
i
n
m
a
ny
s
i
t
ua
t
i
o
n
s
.
F
i
g
ur
e
3
.
R
e
s
Ne
t
-
50
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2502
-
4752
High
-
ac
c
ur
ac
y
c
las
s
if
ication
o
f
banana
v
ar
ieties
us
ing
R
e
s
N
e
t
-
50
and
…
(
Suas
ti
k
a
Y
uli
a
R
is
k
a
)
327
2.
3.
2.
De
n
s
e
Ne
t
-
121
(
CN
N
a
r
c
h
it
e
c
t
u
r
e
)
I
n
2017,
Ga
o
Hua
n
g
a
n
d
hi
s
c
o
l
l
e
a
gue
s
upda
t
e
d
De
ns
e
Ne
t
to
c
r
e
a
t
e
De
n
s
e
Ne
t
-
[
41]
.
C
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
a
l,
poo
l
i
ng,
a
n
d
f
u
ll
y
li
nke
d
l
a
y
e
r
s
m
a
ke
up
t
h
e
121
-
l
a
y
e
r
m
o
de
l
.
I
t
s
a
ppr
o
a
c
h
i
s
uni
que
c
o
m
pa
r
e
d
to
R
e
s
Ne
t
.
De
ns
e
Ne
t
-
121
’
s
m
a
i
n
i
nn
o
v
a
t
i
o
n
i
s
de
n
s
e
c
o
nn
e
c
t
i
o
n
s
,
w
h
i
c
h
l
i
nk
e
a
c
h
l
a
y
e
r
to
a
l
l
pr
e
vi
o
us
l
a
y
e
r
s
s
h
o
wn
in
F
i
gur
e
4
.
I
n
De
ns
e
Ne
t
,
e
a
c
h
l
a
y
e
r
’
s
o
u
t
pu
t
f
e
e
d
s
t
h
e
n
e
x
t
l
a
y
e
r
a
n
d
a
l
l
f
ut
ur
e
l
e
v
e
l
s
i
n
a
bl
o
c
k.
T
h
us
,
e
a
c
h
l
a
y
e
r
m
a
y
us
e
a
ll
t
h
e
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
f
r
o
m
t
h
e
pr
e
vio
us
l
e
v
e
l
s
,
im
pr
o
vi
n
g
l
e
a
r
ni
ng
e
f
f
i
c
a
c
y
a
n
d
a
l
l
o
w
i
n
g
t
h
e
m
o
de
l
t
o
a
c
qui
r
e
m
o
r
e
c
o
m
p
l
e
x
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
.
De
n
s
e
Ne
t
-
121
us
e
s
de
n
s
e
c
o
nn
e
c
t
i
o
ns
to
i
m
pr
o
v
e
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
a
n
d
gr
a
d
i
e
n
t
pr
o
pa
ga
t
i
o
n
.
I
t
a
l
s
o
r
e
duc
e
s
f
e
a
t
ur
e
dupl
i
c
a
t
i
o
n
,
r
e
duc
i
n
g
t
h
e
a
m
o
un
t
o
f
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
.
T
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
s
pe
e
d
s
gr
a
d
i
e
n
t
f
l
o
w
a
n
d
c
o
n
v
e
r
ge
n
c
e
dur
i
ng
t
r
a
i
ni
ng
w
hil
e
m
a
k
i
ng
De
n
s
e
N
e
t
-
121
m
e
m
o
r
y
a
n
d
c
o
m
put
a
t
i
o
n
e
c
o
n
o
m
i
c
a
l
.
Due
to
f
e
a
t
ur
e
r
e
us
e
,
De
n
s
e
Ne
t
-
121
i
s
kn
o
wn
f
o
r
pr
e
v
e
n
t
i
n
g
o
v
e
r
f
i
t
t
i
n
g
[
42]
.
T
hi
s
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
h
a
s
pe
r
f
o
r
m
e
d
we
l
l
i
n
n
u
m
e
r
o
us
pi
c
t
ur
e
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
t
a
s
ks
,
i
n
c
l
ud
i
ng
I
m
a
ge
Ne
t
,
a
n
d
i
s
e
x
t
e
n
s
i
ve
ly
us
e
d
i
n
a
c
a
de
mi
a
a
n
d
i
n
du
s
t
r
y
.
F
i
g
ur
e
4
.
De
n
s
e
Ne
t
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
2.
4.
E
val
u
at
ion
2.
4.
1.
Conf
u
s
ion
m
at
r
ix
C
o
nf
us
i
o
n
m
a
t
r
i
x
e
s
a
r
e
t
a
b
u
l
a
r
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
s
us
e
d
i
n
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
a
n
d
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
to
e
v
a
l
ua
t
e
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
m
e
t
h
o
ds
[
43]
.
t
h
e
l
ps
un
de
r
s
t
a
n
d
h
o
w
t
h
e
m
o
de
l
d
i
s
t
i
n
gu
i
s
he
s
c
l
a
s
s
e
s
i
n
a
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
c
ha
l
l
e
nge
.
T
h
e
c
o
nf
us
i
o
n
m
a
t
r
i
x
i
s
us
e
f
u
l
f
o
r
bi
n
a
r
y
a
n
d
m
u
l
t
i
c
l
a
s
s
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
i
s
s
ue
s
a
n
d
pr
o
vi
de
s
a
de
t
a
i
l
e
d
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
o
f
m
o
de
l
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
a
n
d
r
e
s
u
l
t
s
[
44]
.
2
×
2
c
o
n
f
u
s
i
o
n
m
a
t
r
i
x
f
o
r
bi
n
a
r
y
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
i
s
t
y
p
i
c
a
l
,
a
s
s
e
e
n
i
n
T
a
bl
e
2
.
T
a
bl
e
2
.
S
t
r
uc
t
u
r
e
o
f
a
c
o
nf
us
i
o
n
m
a
t
r
i
x
A
c
tu
a
l
P
r
e
di
c
ti
o
n
P
r
e
di
c
t
e
d
p
o
s
it
i
ve
P
r
e
di
c
t
e
d
n
e
ga
ti
ve
A
c
tu
a
l
p
o
s
it
i
v
e
TP
FN
A
c
tu
a
l
n
e
ga
ti
ve
FP
TN
T
h
e
c
o
nf
us
i
o
n
m
a
t
r
i
x
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
f
o
ur
t
e
r
m
s
t
h
a
t
d
e
s
c
r
i
be
t
h
e
o
u
t
c
o
m
e
s
o
f
t
h
e
c
a
t
e
g
o
r
i
z
a
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
,
s
pe
c
i
f
i
c
a
l
ly
:
T
r
ue
p
o
s
i
t
i
v
e
(
T
P
)
:
t
h
e
m
o
de
l
c
o
r
r
e
c
t
l
y
pr
e
d
i
c
t
s
t
h
e
po
s
i
t
i
v
e
c
l
a
s
s
.
F
a
l
s
e
p
o
s
i
t
i
v
e
(
F
P
)
:
t
h
e
m
o
de
l
i
n
c
o
r
r
e
c
t
l
y
pr
e
d
i
c
t
s
t
h
e
po
s
i
t
i
v
e
c
l
a
s
s
f
o
r
a
n
e
ga
t
i
v
e
i
ns
t
a
n
c
e
.
T
r
ue
n
e
ga
t
i
v
e
(
T
N)
:
t
h
e
m
o
de
l
c
o
r
r
e
c
t
l
y
pr
e
d
i
c
t
s
th
e
n
e
ga
t
i
v
e
c
l
a
s
s
.
F
a
l
s
e
n
e
ga
t
i
v
e
(
F
N)
:
t
h
e
m
o
de
l
i
nc
o
r
r
e
c
t
l
y
pr
e
d
i
c
t
s
t
h
e
n
e
ga
t
i
v
e
c
l
a
s
s
f
o
r
a
p
o
s
i
t
i
v
e
i
ns
t
a
nc
e
.
2.
4.
2.
Ac
c
u
r
ac
y
A
c
c
ur
a
c
y
m
e
a
s
ur
e
s
t
h
e
pr
o
po
r
t
i
o
n
o
f
c
o
r
r
e
c
t
p
r
e
d
i
c
t
i
o
n
s
(
b
o
t
h
tr
ue
p
o
s
i
t
i
ve
s
a
n
d
t
r
ue
n
e
ga
t
i
v
e
s
)
o
v
e
r
t
h
e
tot
a
l
n
u
m
be
r
o
f
pr
e
d
i
c
t
i
o
ns
.
I
t
pr
o
v
i
d
e
s
a
ge
n
e
r
a
l
m
e
a
s
ur
e
o
f
m
o
de
l
p
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
=
+
+
+
+
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2502
-
4752
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
3
9
,
N
o
.
1
,
Ju
ly
20
25
:
322
-
335
328
Us
e
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
m
a
t
r
i
x
i
s
b
e
s
t
f
o
r
da
t
a
s
e
t
s
wh
e
r
e
t
h
e
c
l
a
s
s
e
s
a
r
e
b
a
l
a
nc
e
d
(
e
qua
l
po
s
i
t
i
v
e
a
n
d
n
e
ga
t
i
v
e
i
ns
t
a
n
c
e
s
)
.
2.
4.
3.
P
r
e
c
is
ion
=
+
P
r
e
c
i
s
i
o
n
i
s
t
h
e
pe
r
c
e
n
t
a
ge
o
f
po
s
i
t
i
v
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
t
h
a
t
we
r
e
r
i
g
h
t
.
I
t
s
h
o
ws
t
h
e
m
o
de
l
’
s
f
a
l
s
e
po
s
i
t
i
ve
a
v
o
i
da
n
c
e
.
Us
e
f
u
l
i
n
s
p
a
m
e
m
a
il
d
e
t
e
c
t
i
o
n
to
r
e
du
c
e
f
a
l
s
e
po
s
i
t
i
v
e
s
.
2.
4.
4.
Re
c
al
l
(
s
e
n
s
it
ivi
t
y
or
t
r
u
e
p
os
it
ive
r
at
e
)
=
+
R
e
c
a
ll
i
s
t
h
e
pe
r
c
e
n
t
a
ge
o
f
po
s
i
t
i
v
e
c
a
s
e
s
pr
e
d
i
c
t
e
d
c
or
r
e
c
t
l
y
pe
r
tot
a
l
po
s
i
t
i
v
e
i
ns
t
a
n
c
e
s
.
I
t
s
h
o
ws
t
h
e
m
o
de
l
’
s
ge
n
u
i
ne
po
s
i
t
i
ve
de
t
e
c
t
i
o
n
.
I
n
m
e
d
i
c
a
l
d
i
a
gn
o
s
t
i
c
s
,
r
e
duc
i
n
g
f
a
l
s
e
n
e
g
a
t
i
ve
s
i
s
c
r
uc
i
a
l
.
2.
4.
5.
F1
-
s
c
or
e
1
−
=
2
.
.
+
T
h
e
h
a
r
m
o
ni
c
m
e
a
n
o
f
pr
e
c
i
s
i
o
n
a
n
d
r
e
c
a
ll
i
s
F1
-
s
c
o
r
e
.
T
h
e
t
r
a
de
-
o
f
f
b
e
t
we
e
n
t
h
e
s
e
t
wo
m
e
a
s
ur
e
s
i
s
b
a
l
a
n
c
e
d,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
i
n
u
nb
a
l
a
n
c
e
d
da
t
a
s
e
t
s
.
E
f
f
e
c
t
i
v
e
w
h
e
n
e
r
r
o
n
e
o
us
p
o
s
i
t
i
v
e
s
a
n
d
n
e
ga
t
i
v
e
s
c
o
s
t
a
I
o
T
.
3.
RE
S
UL
T
S
AN
D
DI
S
CU
S
S
I
ON
T
h
e
da
t
a
s
e
t
i
s
pa
r
t
i
t
i
o
n
e
d
i
n
t
o
80
%
f
o
r
t
r
a
i
ni
n
g
a
nd
20%
f
o
r
t
e
s
t
i
n
g
to
s
tr
e
a
m
l
i
ne
m
o
de
l
t
r
a
i
ni
ng
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g,
l
a
yi
ng
t
h
e
gr
o
un
dwor
k
f
o
r
m
o
de
l
v
a
li
da
t
i
o
n
.
T
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
e
x
a
mi
ne
d
h
o
w
pi
c
t
ur
e
qua
l
i
t
y
a
f
f
e
c
t
s
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
us
i
n
g
t
h
r
e
e
da
t
a
s
e
t
s
wi
t
h
d
i
s
t
i
n
c
t
a
tt
r
i
b
ut
e
s
.
D1
i
nc
l
ud
e
s
ph
o
to
s
wi
t
h
n
a
t
ur
a
l
b
a
c
kdr
o
ps
t
h
a
t
c
o
r
r
e
c
t
l
y
de
p
i
c
t
r
e
a
l
-
li
f
e
e
ve
n
t
s
.
T
h
e
i
m
a
ge
s
we
r
e
t
a
gge
d,
c
l
e
a
n
e
d,
e
nh
a
n
c
e
d,
n
o
r
m
a
li
z
e
d,
a
n
d
r
e
s
i
z
e
d.
D2
a
dds
b
a
c
kgr
o
un
d
r
e
m
o
va
l
a
n
d
f
il
t
e
r
i
ng
to
D1,
c
r
e
a
t
i
n
g
a
c
o
n
t
r
o
l
l
e
d
w
hi
t
e
b
a
c
kdr
o
p
t
h
a
t
e
li
mi
na
t
e
s
b
a
c
kgr
o
un
d
n
o
i
s
e
.
Da
t
a
s
e
t
3
(
D3)
us
e
s
i
m
a
ge
de
no
i
s
i
ng
t
o
i
m
pr
o
v
e
D2
p
i
c
t
ur
e
s
a
n
d
hi
g
hli
g
h
t
b
a
n
a
n
a
t
r
a
i
t
s
.
M
o
s
t
c
r
uc
i
a
ll
y
,
e
a
c
h
da
t
a
s
e
t
m
a
i
n
t
a
i
ns
t
h
e
s
a
m
e
a
m
o
un
t
o
f
p
i
c
t
ur
e
s
f
o
r
e
a
c
h
gr
a
de
,
gua
r
a
n
t
e
e
i
n
g
gr
a
d
i
n
g
c
o
n
s
i
s
t
e
n
c
y
.
T
a
bl
e
3
s
h
o
ws
h
o
w
t
hi
s
a
da
pt
a
bl
e
m
e
t
h
o
d
m
a
y
e
va
l
u
a
t
e
t
h
e
m
o
de
l
’
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
n
nu
m
e
r
o
us
c
o
n
t
e
x
t
s
,
b
oo
s
t
i
n
g
t
h
e
c
o
n
c
l
u
s
i
o
n
s
’
a
pp
l
i
c
a
bi
li
t
y
.
T
a
bl
e
3
.
B
a
n
a
n
a
im
a
ge
da
t
a
s
e
t
di
f
f
e
r
e
n
c
e
N
o
.
P
r
o
s
e
s
D1
D2
D3
1
C
la
s
s
l
a
be
li
ng
✓
✓
✓
2
C
le
a
ni
ng t
he
da
ta
s
e
t
✓
✓
✓
3
A
ugme
nt
a
ti
o
n
✓
✓
✓
4
N
o
r
ma
li
z
a
ti
o
n
✓
✓
✓
5
R
e
s
iz
e
✓
✓
✓
6
R
e
m
ov
e
b
a
c
kgr
o
und
✓
✓
7
F
il
te
r
in
g
✓
✓
8
D
e
n
o
is
in
g
✓
9
S
a
mpl
e
i
ma
g
e
T
hi
s
e
xh
a
us
t
i
v
e
i
nve
s
t
i
ga
t
i
o
n
e
x
a
mi
ne
d
32
hype
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
c
o
m
bi
na
t
i
o
ns
.
T
h
e
c
o
m
bi
na
t
i
o
ns
i
nc
l
ude
d
16
a
n
d
32
b
a
t
c
h
s
i
z
e
s
,
10
a
n
d
50
e
po
c
hs
,
A
da
m
a
n
d
Na
da
m
o
pt
i
mi
z
e
r
s
,
m
e
a
n
s
qua
r
e
d
e
r
r
or
(
M
S
E
)
a
n
d
c
r
o
s
s
e
n
t
r
o
py
l
o
s
s
f
u
n
c
t
i
o
ns
,
a
n
d
S
i
g
m
o
i
d
a
nd
S
o
f
t
M
a
x
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
f
u
n
c
t
i
o
ns
.
T
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
e
v
a
l
ua
t
e
s
a
ll
32
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
s
i
n
a
t
h
o
r
o
ug
h
a
n
d
im
pa
r
t
i
a
l
m
a
nne
r
.
T
h
e
go
a
l
i
s
t
o
f
i
n
d
t
h
e
b
e
s
t
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
n
f
o
r
b
o
o
s
t
i
n
g
m
o
de
l
p
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
c
r
o
s
s
da
t
a
s
e
t
s
wi
t
h
v
a
r
i
e
d
a
t
tr
i
b
ut
e
s
.
Af
t
e
r
tr
a
i
ni
n
g,
th
e
m
o
de
l
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2502
-
4752
High
-
ac
c
ur
ac
y
c
las
s
if
ication
o
f
banana
v
ar
ieties
us
ing
R
e
s
N
e
t
-
50
and
…
(
Suas
ti
k
a
Y
uli
a
R
is
k
a
)
329
i
s
t
h
o
r
o
ugh
l
y
t
e
s
t
e
d
to
s
e
e
wh
e
t
h
e
r
i
t
c
a
n
c
l
a
s
s
if
y
ba
n
a
na
p
i
c
t
ur
e
s
.
T
h
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
i
nv
o
l
v
e
s
t
e
s
t
i
n
g
t
h
e
t
e
s
t
da
t
a
s
e
t
a
n
d
c
a
l
c
u
l
a
t
i
n
g
a
c
c
ur
a
c
y
,
pr
e
c
i
s
i
o
n
,
r
e
c
a
l
l
,
a
n
d
F
1
-
s
c
o
r
e
.
C
a
l
c
u
l
a
t
e
t
h
e
pr
o
b
a
bil
i
t
y
f
o
r
e
a
c
h
t
e
s
t
da
t
a
c
l
a
s
s
a
n
d
t
h
e
n
c
h
o
o
s
e
t
h
e
c
l
a
s
s
w
i
t
h
t
h
e
hi
gh
e
s
t
p
r
o
b
a
bi
li
t
y
a
s
t
h
e
pr
o
j
e
c
t
e
d
c
l
a
s
s
.
T
hi
s
m
e
t
h
o
di
c
a
l
a
ppr
o
a
c
h
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
a
s
s
e
s
s
e
s
t
h
e
m
o
de
l
’
s
pr
e
d
i
c
ti
o
n
a
bil
i
t
i
e
s
,
r
e
v
e
a
l
i
ng
i
t
s
s
t
r
e
n
gt
h
a
n
d
r
e
li
a
bil
i
t
y
i
n
r
e
a
l
-
wo
r
l
d
s
i
t
ua
t
i
o
ns
.
3.
1.
E
val
u
at
ion
of
c
l
as
s
i
f
icat
ion
m
od
e
ls
wit
h
Re
s
Ne
t
-
50
a
r
c
h
it
e
c
t
u
r
e
T
h
e
t
r
a
i
ni
ng
r
e
s
u
l
t
s
f
o
r
t
h
e
R
e
s
Ne
t
-
50
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
i
n
d
i
c
a
t
e
t
h
a
t
t
h
e
m
o
de
l
h
a
s
a
t
ot
a
l
o
f
28,
047,
749
A
c
c
o
r
d
i
n
g
t
o
R
e
s
Ne
t
-
50
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
t
r
a
i
ni
ng
r
e
s
u
l
t
s
,
t
h
e
m
o
de
l
c
o
n
t
a
i
ns
28,
047,
749
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
a
n
d
106.
99
M
B
.
T
hi
s
da
t
a
i
s
s
e
pa
r
a
t
e
d
i
n
to
27
,
994,
629
t
r
a
i
n
a
bl
e
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
(
106.
79
M
B
)
a
n
d
53,
1
20
n
o
n
-
t
r
a
i
n
a
bl
e
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
(
207
.
50
K
B
)
.
T
h
e
m
o
de
l
i
s
a
d
e
pt
a
t
ga
t
h
e
r
i
n
g
a
n
d
c
o
m
pr
e
h
e
n
d
i
ng
da
t
a
f
e
a
t
ur
e
s
.
T
h
e
m
o
de
l
c
a
n
r
e
c
o
gni
z
e
c
o
m
p
l
e
x
da
t
a
pa
tt
e
r
n
s
be
c
a
us
e
to
i
t
s
m
a
ny
t
r
a
i
n
a
bl
e
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
,
r
e
s
u
l
t
i
n
g
i
n
e
x
c
e
ll
e
n
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
.
T
a
bl
e
4
s
h
o
ws
t
h
e
b
e
s
t
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
s
f
o
r
a
c
c
ur
a
c
y
a
c
r
o
s
s
t
h
r
e
e
da
t
a
s
e
t
s
.
E
a
c
h
da
t
a
s
e
t
h
a
s
d
i
s
t
i
n
c
t
pr
ope
r
t
i
e
s
t
h
a
t
a
f
f
e
c
t
m
o
de
l
p
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
Af
t
e
r
t
e
s
t
i
ng,
da
t
a
s
e
t
2
h
a
s
t
h
e
gr
e
a
t
e
s
t
a
c
c
ur
a
c
y
w
i
t
h
b
a
t
c
h
s
i
z
e
o
f
16,
50
e
po
c
h
s
,
Na
da
m
o
pt
i
mi
z
e
r
,
c
r
o
s
s
e
n
t
r
o
py
l
o
s
s
f
un
c
t
i
o
n
,
a
n
d
s
i
g
m
o
i
d
a
c
t
i
va
t
i
o
n
f
u
n
c
t
i
o
n
.
T
hi
s
c
o
m
b
o
h
a
s
9
2.
44%
a
c
c
ur
a
c
y
.
F
i
gur
e
5
d
i
s
p
l
a
y
s
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
l
o
s
s
gr
a
p
hs
f
o
r
b
ot
h
t
r
a
i
ni
ng
a
n
d
v
a
li
da
t
i
o
n
.
T
h
e
i
n
i
t
i
a
l
t
r
a
i
ni
ng
a
c
c
ur
a
c
y
i
s
hi
g
h
a
n
d
r
e
m
a
i
ns
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
l
y
c
l
o
s
e
t
o
100%
,
b
ut
t
h
e
v
a
li
da
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
gr
a
dua
ll
y
im
pr
o
v
e
s
a
n
d
s
t
a
bi
li
z
e
s
a
t
a
r
o
un
d
90%
F
i
gur
e
5(
a
)
.
T
h
e
l
o
s
s
gr
a
ph
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
s
t
h
a
t
t
h
e
tr
a
i
ni
ng
l
o
s
s
i
s
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
l
y
l
o
w
f
r
o
m
t
h
e
s
t
a
r
t
,
b
ut
t
h
e
v
a
li
da
t
i
o
n
l
o
s
s
f
l
uc
t
ua
t
e
s
b
e
f
o
r
e
ul
t
i
m
a
t
e
l
y
s
e
t
t
l
i
n
g
a
t
a
l
o
w
v
a
l
ue
F
i
gur
e
5(
b)
.
T
h
e
s
e
r
e
s
u
l
t
s
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
t
h
a
t
t
h
e
R
e
s
Ne
t
-
50
m
o
de
l
do
e
s
n
ot
s
u
f
f
e
r
f
r
o
m
o
v
e
r
f
i
t
t
i
n
g
a
n
d
e
xhi
b
i
t
s
s
t
r
o
n
g
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
n
t
h
e
v
a
l
i
d
a
t
i
o
n
da
t
a
.
I
t
m
a
i
n
t
a
i
ns
a
s
t
e
a
dy
l
e
v
e
l
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
h
a
s
l
o
w
l
o
s
s
o
v
e
r
t
h
e
c
o
u
r
s
e
o
f
50
e
po
c
h
s
.
T
a
bl
e
4
.
P
a
r
a
m
e
t
e
r
a
n
d
b
e
s
t
a
c
c
ur
a
c
y
f
o
r
R
e
s
Ne
t
-
50
P
a
r
a
me
t
e
r
D
a
ta
s
e
t
1 (
D
1)
D
a
ta
s
e
t
2 (
D
2)
D
a
ta
s
e
t
3 (
D
3)
B
a
tc
h
s
i
z
e
16
16
16
E
poc
h
50
50
50
O
pt
im
iz
e
r
N
a
da
m
N
a
da
m
N
a
da
m
L
o
s
s
f
un
c
ti
o
n
C
r
o
s
s
e
nt
r
o
p
y
C
r
o
s
s
e
nt
r
o
p
y
Mse
A
c
ti
v
a
ti
o
n
S
ig
moi
d
S
ig
moi
d
S
ig
moi
d
A
c
c
u
r
a
ti
o
n
85.47
92.44
90.12
(
a
)
(
b
)
F
i
g
ur
e
5
.
A
c
c
ur
a
c
y
(
a
)
l
o
s
s
gr
a
phs
a
n
d
(
b
)
f
o
r
t
r
a
i
ni
ng
a
n
d
v
a
li
da
t
i
o
n
o
n
R
e
s
Ne
t
-
50
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
T
h
e
c
o
nf
u
s
i
o
n
M
a
t
r
i
x
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
i
n
F
i
gur
e
6
d
i
s
p
l
a
y
s
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
pe
r
f
o
r
m
i
ng
r
e
s
u
l
t
s
a
c
hi
e
v
e
d
b
y
R
e
s
Ne
t
-
50
o
n
d
a
t
a
s
e
t
2.
T
h
e
pr
e
c
i
s
i
o
n
,
r
e
c
a
l
l
,
a
c
c
ur
a
c
y
,
a
n
d
F
1
-
s
c
o
r
e
a
r
e
r
e
c
o
r
de
d
a
s
92.
81
%
,
92.
52%
,
92.
44%
,
a
n
d
92
.
28%
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
ly
.
T
h
e
c
o
nf
us
i
o
n
m
a
t
r
i
x
i
n
d
i
c
a
t
e
s
a
hi
g
h
l
e
v
e
l
o
f
a
gr
e
e
m
e
n
t
b
e
twe
e
n
t
h
e
pr
e
d
i
c
t
e
d
a
n
d
a
c
t
ua
l
c
l
a
s
s
e
s
,
w
i
t
h
o
nl
y
a
f
e
w
mi
s
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
s
e
vi
de
n
t
f
r
o
m
t
h
e
o
f
f
-
d
i
a
go
n
a
l
v
a
l
ue
s
.
I
n
ge
n
e
r
a
l
,
t
h
e
m
o
de
l
i
s
pr
o
f
i
c
i
e
n
t
i
n
d
i
f
f
e
r
e
n
t
i
a
t
i
ng
b
e
t
we
e
n
s
e
ve
r
a
l
c
a
t
e
go
r
i
e
s
.
T
h
e
dur
a
t
i
o
n
r
e
qu
i
r
e
d
i
s
4.
445
s
e
c
o
n
ds
e
a
c
h
s
t
e
p,
hi
g
hli
g
h
t
i
n
g
a
s
u
b
s
t
a
n
t
i
a
l
c
o
m
put
i
n
g
ne
e
d
f
o
r
e
a
c
h
r
e
pe
t
i
t
i
o
n
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2502
-
4752
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
3
9
,
N
o
.
1
,
Ju
ly
20
25
:
322
-
335
330
F
i
g
ur
e
6
.
R
e
s
Ne
t
-
50
hi
g
h
e
s
t
pe
r
f
o
r
m
i
ng
r
e
s
u
l
t
s
3.
2.
E
val
u
at
ion
of
c
l
as
s
i
f
icat
ion
m
od
e
ls
wit
h
De
n
s
e
Ne
t
-
121
a
r
c
h
it
e
c
t
u
r
e
T
h
e
t
r
a
i
ni
ng
r
e
s
u
l
t
s
f
o
r
t
h
e
De
n
s
e
Ne
t
-
121
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
a
r
e
di
s
p
l
a
y
e
d
i
n
T
a
bl
e
5
.
T
h
e
m
o
de
l
s
u
mm
a
r
y
r
e
v
e
a
l
s
a
t
ot
a
l
o
f
9,
400,
389
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
(
35.
86
M
B
)
,
whi
c
h
c
a
n
be
f
ur
t
h
e
r
b
r
o
ke
n
do
wn
i
n
t
o
9
,
316,
741
t
r
a
i
n
a
bl
e
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
(
35.
54
M
B
)
a
n
d
83,
648
n
o
n
-
t
r
a
i
n
a
bl
e
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
(
326.
75
K
B
)
.
T
hi
s
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
s
t
h
a
t
t
h
e
m
o
de
l
po
s
s
e
s
s
e
s
t
h
e
c
a
pa
bil
i
t
y
t
o
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
a
c
qu
i
r
e
a
n
d
u
n
de
r
s
t
a
n
d
d
i
s
t
i
n
c
t
i
v
e
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
f
r
o
m
t
h
e
g
i
v
e
n
da
t
a
.
Due
to
i
t
s
n
u
m
e
r
o
us
t
r
a
i
n
a
bl
e
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
,
t
h
e
m
o
de
l
i
s
c
a
pa
bl
e
o
f
i
de
n
t
i
f
y
i
ng
i
n
t
r
i
c
a
t
e
pa
tt
e
r
n
s
w
i
t
hi
n
t
h
e
da
t
a
,
r
e
s
ul
t
i
n
g
i
n
e
x
c
e
pt
i
o
na
l
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
r
e
s
u
l
t
s
.
W
e
e
v
a
l
ua
t
e
d
t
h
e
m
o
de
l
’
s
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
us
i
ng
s
e
v
e
r
a
l
c
o
m
bi
na
t
i
o
ns
o
f
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
,
s
i
mi
l
a
r
t
o
t
h
e
R
e
s
Ne
t
-
50
de
s
i
g
n
.
F
i
gur
e
7
d
i
s
p
l
a
y
s
t
h
e
o
p
t
i
m
a
l
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
o
f
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
t
h
a
t
a
c
hi
e
v
e
s
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
a
c
c
ur
a
c
y
a
c
r
o
s
s
t
h
r
e
e
d
i
s
t
i
n
c
t
da
t
a
s
e
t
s
,
e
a
c
h
w
i
t
h
uni
que
pr
o
pe
r
t
i
e
s
t
h
a
t
i
m
pa
c
t
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
he
m
o
de
l
.
A
c
c
o
r
d
i
n
g
t
o
t
h
e
t
e
s
t
f
i
nd
i
n
g
s
,
d
a
t
a
s
e
t
2
(
D2)
a
c
hi
e
v
e
d
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
93.
02%
u
t
i
li
z
i
ng
a
b
a
t
c
h
s
i
z
e
o
f
32,
10
e
p
o
c
h
s
,
t
h
e
A
da
m
o
pt
i
mi
z
e
r
,
th
e
M
S
E
l
o
s
s
f
u
nc
t
i
o
n
,
a
n
d
t
h
e
s
i
g
m
o
i
d
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
f
un
c
t
i
o
n
.
F
i
gur
e
7
(
a
)
di
s
p
l
a
y
s
t
h
e
gr
a
ph
s
o
f
t
r
a
i
ni
ng
a
n
d
v
a
l
i
da
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
.
I
t
i
s
e
vi
d
e
n
t
t
h
a
t
t
r
a
i
ni
ng
a
c
c
ur
a
c
y
e
x
pe
r
i
e
n
c
e
s
a
qu
i
c
k
i
nc
r
e
a
s
e
a
n
d
t
h
e
n
r
e
a
c
h
e
s
a
s
t
a
bl
e
l
e
v
e
l
c
l
o
s
e
t
o
100%
a
f
t
e
r
a
f
e
w
e
po
c
hs
.
T
h
e
va
l
i
da
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
e
xhi
b
i
t
s
a
s
ubs
t
a
n
t
i
a
l
r
i
s
e
a
n
d
r
e
a
c
h
e
s
a
s
t
a
bl
e
l
e
v
e
l
o
f
a
ppr
o
xi
m
a
t
e
l
y
90%
.
F
ur
t
h
e
r
m
o
r
e
,
t
h
e
l
o
s
s
gr
a
ph
i
nd
i
c
a
t
e
s
t
h
a
t
t
h
e
tr
a
i
ni
ng
l
o
s
s
i
s
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
ly
l
o
w
f
r
o
m
t
h
e
s
t
a
r
t
,
wh
e
r
e
a
s
F
i
gur
e
7
(
b
)
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
s
a
s
ubs
t
a
n
t
i
a
l
de
c
li
ne
i
n
t
h
e
v
a
li
da
t
i
o
n
l
o
s
s
,
e
v
e
n
t
ua
l
ly
s
t
a
bil
i
z
i
ng
a
t
a
l
o
w
v
a
l
ue
.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
de
m
o
ns
tr
a
t
e
t
h
a
t
t
h
e
De
ns
e
Ne
t
121
m
o
de
l
e
xhi
b
i
t
s
n
o
s
i
g
ns
o
f
o
v
e
r
f
i
t
t
i
n
g
a
n
d
a
c
hi
e
v
e
s
hi
g
h
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
n
t
h
e
v
a
li
da
t
i
o
n
da
t
a
.
I
t
m
a
i
n
t
a
i
ns
c
o
ns
i
s
t
e
n
t
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
e
x
pe
r
i
e
nc
e
s
m
i
n
im
a
l
l
o
s
s
dur
i
n
g
m
u
l
t
i
p
l
e
t
r
a
i
ni
ng
e
po
c
h
s
.
(
a
)
(
b
)
F
i
g
ur
e
7
.
A
c
c
ur
a
c
y
(
a
)
l
o
s
s
gr
a
phs
a
n
d
(
b
)
f
o
r
t
r
a
i
ni
ng
a
n
d
v
a
li
da
t
i
o
n
o
n
De
ns
e
Ne
t
-
121
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2502
-
4752
High
-
ac
c
ur
ac
y
c
las
s
if
ication
o
f
banana
v
ar
ieties
us
ing
R
e
s
N
e
t
-
50
and
…
(
Suas
ti
k
a
Y
uli
a
R
is
k
a
)
331
T
a
bl
e
5
.
P
a
r
a
m
e
t
e
r
a
n
d
b
e
s
t
a
c
c
ur
a
c
y
f
o
r
De
n
s
e
Ne
t
-
121
P
a
r
a
me
t
e
r
D
a
ta
s
e
t
1 (
D
1)
D
a
ta
s
e
t
2 (
D
2)
D
a
ta
s
e
t
3 (
D
3)
B
a
tc
h
s
i
z
e
16
32
32
E
poc
h
10
10
50
O
pt
im
iz
e
r
N
a
da
m
A
da
m
N
a
da
m
L
o
s
s
f
un
c
ti
o
n
M
S
E
Mse
C
r
o
s
s
e
nt
r
o
p
y
A
c
ti
v
a
ti
o
n
S
ig
moi
d
S
ig
moi
d
S
ig
moi
d
A
c
c
u
r
a
ti
o
n
87.21
93.02
91.28
F
i
gur
e
8
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
s
t
h
e
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
’
s
s
t
r
o
n
g
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
a
c
hi
e
vi
ng
a
pr
e
c
i
s
i
o
n
o
f
93.
27%
,
r
e
c
a
l
l
o
f
93.
37%
,
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
93.
02%
,
a
n
d
a
n
F
1
-
s
c
o
r
e
o
f
92.
98%
.
T
h
e
c
o
n
f
u
s
i
o
n
m
a
t
r
i
x
i
nd
i
c
a
t
e
s
a
hi
g
h
l
e
v
e
l
o
f
a
gr
e
e
m
e
n
t
b
e
t
we
e
n
t
h
e
pr
e
di
c
t
e
d
a
nd
a
c
t
ua
l
c
l
a
s
s
e
s
,
w
i
t
h
o
nl
y
a
f
e
w
m
i
s
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
ns
e
vi
de
n
t
f
r
o
m
t
h
e
o
f
f
-
d
i
a
go
n
a
l
va
l
u
e
s
.
I
n
ge
ne
r
a
l
,
t
h
e
m
o
de
l
i
s
pr
o
f
i
c
i
e
n
t
i
n
d
i
s
c
e
r
ni
ng
b
e
t
we
e
n
s
e
v
e
r
a
l
c
a
t
e
g
o
r
i
e
s
.
T
h
e
dur
a
t
i
o
n
r
e
qu
i
r
e
d
i
s
5.
421
s
e
c
o
n
d
s
f
o
r
e
a
c
h
s
t
e
p,
i
n
d
i
c
a
t
i
n
g
a
s
u
b
s
t
a
n
t
i
a
l
pr
o
c
e
s
s
i
ng
de
m
a
n
d
f
o
r
e
a
c
h
i
t
e
r
a
t
i
o
n
.
F
i
g
ur
e
8
.
De
n
s
e
Ne
t
-
121
hi
g
h
e
s
t
pe
r
f
o
r
m
i
ng
r
e
s
u
l
t
s
T
hi
s
e
x
p
e
r
i
m
e
n
t
c
o
m
pa
r
e
s
R
e
s
Ne
t
-
50
a
n
d
D
e
ns
e
Ne
t
-
121
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
f
o
r
b
a
n
a
n
a
p
i
c
t
ur
e
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
a
c
r
o
s
s
da
t
a
s
e
t
s
a
n
d
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
met
h
o
ds
.
F
or
t
a
s
ks
r
e
qu
i
r
i
ng
r
e
l
i
a
bl
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
,
R
e
s
Ne
t
-
50
s
h
o
we
d
e
x
c
e
ll
e
n
t
ge
n
e
r
a
l
i
z
a
t
i
o
n
a
bil
i
t
i
e
s
,
r
e
t
a
i
ni
ng
va
l
i
d
a
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
l
o
w
l
o
s
s
.
De
s
p
i
t
e
b
e
i
ng
m
o
r
e
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
ll
y
i
n
t
e
n
s
i
ve
,
De
n
s
e
Ne
t
-
121
o
u
t
pe
r
f
o
r
m
e
d
i
n
a
c
c
ur
a
c
y
,
pr
e
c
i
s
i
o
n
,
a
n
d
r
e
c
a
ll
,
e
s
pe
c
i
a
ll
y
o
n
d
a
t
a
s
e
t
2
(
93
.
02%
a
c
c
ur
a
c
y
)
.
T
h
e
s
e
da
t
a
s
ugge
s
t
t
h
a
t
De
n
s
e
Ne
t
-
121
i
s
pr
e
f
e
r
a
bl
e
f
o
r
pr
e
c
i
s
i
o
n
-
in
t
e
ns
i
ve
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
ns
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
t
h
o
s
e
t
h
a
t
n
e
e
d
t
o
de
c
r
e
a
s
e
mi
s
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
.
Da
t
a
s
e
t
2
-
wi
t
h
b
a
c
kgr
o
un
d
r
e
m
o
v
a
l
a
n
d
f
il
t
e
r
i
ng
-
o
u
t
pe
r
f
o
r
m
s
ot
h
e
r
s
i
n
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
p
r
e
c
i
s
i
o
n
,
de
m
o
ns
t
r
a
t
i
n
g
t
h
e
r
e
qu
i
r
e
m
e
n
t
f
o
r
pr
e
p
r
oc
e
s
s
i
ng.
C
NN
m
o
de
l
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
r
e
qu
i
r
e
s
b
a
c
kgr
o
und
n
o
i
s
e
r
e
m
o
v
a
l
,
a
s
s
h
o
wn
by
t
hi
s
f
i
nd
i
ng.
Da
t
a
s
e
t
3
i
m
pr
o
v
e
d
vi
s
ua
l
qua
li
t
y
a
n
d
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
w
i
t
h
f
ur
t
h
e
r
de
n
o
i
s
i
ng.
T
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
ga
i
n
wa
s
m
i
n
im
a
l
,
a
n
d
Da
t
a
s
e
t
3
’
s
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
c
o
m
p
l
e
xi
t
y
s
h
o
we
d
de
c
l
i
n
i
ng
be
n
e
f
i
t
s
c
o
m
pa
r
e
d
to
d
a
t
a
s
e
t
2
.
P
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
m
pr
o
v
e
m
e
n
t
s
m
us
t
b
e
b
a
l
a
n
c
e
d
w
i
t
h
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
ne
e
ds
due
t
o
t
h
e
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
c
o
m
p
l
e
xi
t
y
-
c
o
m
put
i
n
g
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
t
r
a
de
o
f
f
.
F
o
r
i
ns
t
a
n
c
e
,
d
a
t
a
s
e
t
3
p
r
o
vi
de
d
a
m
o
r
e
c
o
m
pr
e
h
e
ns
i
ve
e
x
a
mi
na
t
i
o
n
o
f
ba
n
a
n
a
f
e
a
t
ur
e
s
,
y
e
t
i
t
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
d
if
f
e
r
e
nc
e
f
r
o
m
d
a
t
a
s
e
t
2
s
h
o
ws
t
h
a
t
b
a
c
kgr
o
un
d
r
e
duc
t
i
o
n
a
n
d
f
il
t
e
r
i
n
g
m
a
y
gr
e
a
t
l
y
e
nh
a
nc
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
r
e
s
u
l
t
s
i
n
v
a
r
i
o
us
a
c
t
ua
l
c
i
r
c
u
m
s
t
a
n
c
e
s
.
T
h
e
s
e
f
i
nd
i
n
g
s
e
m
p
h
a
s
i
z
e
t
h
e
r
e
l
e
v
a
n
c
e
o
f
we
ll
-
de
s
i
g
n
e
d
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
p
i
pe
li
ne
s
f
o
r
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
nd
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
.
T
a
bl
e
6
s
h
o
ws
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
c
r
o
s
s
da
t
a
s
e
t
s
.
T
a
bl
e
6
.
S
um
m
a
r
y
o
f
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
c
r
o
s
s
da
t
a
s
e
t
s
M
o
de
l
D
a
ta
s
e
t
A
c
c
u
r
a
c
y
P
r
e
c
is
i
o
n
R
e
c
a
ll
F1
-
s
o
r
e
P
r
o
c
e
s
s
in
g
t
ime
R
e
s
N
e
t
-
50
D1
85.47
85.32
85.21
85.10
4.445
D2
92.44
92.81
92.52
92.28
4.445
D3
90.12
90.32
90.14
90.01
4.445
D
e
ns
e
N
e
t
-
121
D1
87.21
87.33
87.14
87.23
5.421
D2
93.02
93.27
93.37
92.98
5.421
D3
91.28
91.34
91.21
91.15
5.421
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.