TreeLogy
2,0star
127 водгукаў
10 тыс.+
Спампоўванні
Для ўсіх
info
Пра гэту праграму
"Treelogy" ўяўляе сабой мабільнае прыкладанне, якое можа выканаць ідэнтыфікацыю ліста дрэва на аснове сярод драўняных парод у Турцыі, выкарыстоўваючы адну карціну дадзенага ліста.
Існуе зацікаўлены толькі ў дрэве ідэнтыфікацыі жменькі прыкладанняў, і яны прызначаны ў першую чаргу для выяўлення Паўночнай Амерыкі і Еўропы віды дрэў. Там няма прыкладання, якое мае добрую падтрымку прадукцыйнасці і лакалізацыі для ідэнтыфікацыі відаў дрэў растуць у Турцыі. Гэты праект накіраваны, каб запоўніць гэты прабел.
У той час як мы будуем гэта дадатак, мы працавалі над падкантрольнага навучання для класіфікацыі задач. Мы засяродзіліся на абодвух Глыбокае вывучэнне (у прыватнасці, сверточного Deep Neural Networks) і апорных вектараў. Працэс ідэнтыфікацыі лісця дрэва выкарыстоўвае асаблівасці малюнка сабраны з Caffe, сверточного нейронавай структуры сеткі, а таксама наш модуль апрацоўкі малюнка.
Пасля некалькіх эксперыментаў, мы дасягнулі аптымальнай дакладнасці класіфікацыі на 93.59% 57 відаў дрэў. Эксперыменты ўключаюць 16096 3020 навучанне і тэставанне ліста малюнкаў. Па нашых дадзеных, мы прыходзім да наступнай высновы. Пэўныя працэдуры апрацоўкі малюнка для вылучэння прыкмет, такіх як форма і тэкстура дэскрыптарамі, якія мы выкарыстоўвалі ў нашым праекце, не дае магчымасці, як гэта здзейсніць, як сверточных нейронавых сетак.
"Створана групай акцый inekereg" => Metų студэнтаў
Існуе зацікаўлены толькі ў дрэве ідэнтыфікацыі жменькі прыкладанняў, і яны прызначаны ў першую чаргу для выяўлення Паўночнай Амерыкі і Еўропы віды дрэў. Там няма прыкладання, якое мае добрую падтрымку прадукцыйнасці і лакалізацыі для ідэнтыфікацыі відаў дрэў растуць у Турцыі. Гэты праект накіраваны, каб запоўніць гэты прабел.
У той час як мы будуем гэта дадатак, мы працавалі над падкантрольнага навучання для класіфікацыі задач. Мы засяродзіліся на абодвух Глыбокае вывучэнне (у прыватнасці, сверточного Deep Neural Networks) і апорных вектараў. Працэс ідэнтыфікацыі лісця дрэва выкарыстоўвае асаблівасці малюнка сабраны з Caffe, сверточного нейронавай структуры сеткі, а таксама наш модуль апрацоўкі малюнка.
Пасля некалькіх эксперыментаў, мы дасягнулі аптымальнай дакладнасці класіфікацыі на 93.59% 57 відаў дрэў. Эксперыменты ўключаюць 16096 3020 навучанне і тэставанне ліста малюнкаў. Па нашых дадзеных, мы прыходзім да наступнай высновы. Пэўныя працэдуры апрацоўкі малюнка для вылучэння прыкмет, такіх як форма і тэкстура дэскрыптарамі, якія мы выкарыстоўвалі ў нашым праекце, не дае магчымасці, як гэта здзейсніць, як сверточных нейронавых сетак.
"Створана групай акцый inekereg" => Metų студэнтаў
Абноўлена
Бяспека пачынаецца з разумення таго, як распрацоўшчыкі збіраюць і абагульваюць вашы даныя. Спосабы забеспячэння прыватнасці і бяспекі даных залежаць ад выкарыстання праграмы, месца пражывання і ўзросту карыстальніка. Распрацоўшчык даў гэту інфармацыю, але з цягам часу ён можа змяніць яе.
Даныя не абагульваюцца са староннімі арганізацыямі
Даведацца больш пра тое, як распрацоўшчыкі заяўляюць пра абагульванне даных
Даныя не збіраюцца
Даведацца больш пра тое, як распрацоўшчыкі заяўляюць пра збор даных
Ацэнкі і агляды
2,0
121 водгук
Новае
Sunucu güncellemesi, hata düzeltmeleri
