TreeLogy
2,0star
127 recenzija
10 tis.+
Preuzimanja
Svi
info
O ovoj aplikaciji
"Treelogy" je mobilna aplikacija koja se može obavljati stablo list-based identifikacije među vrstama drveća u Turskoj koriste jednu sliku danog list.
Postoji samo zanima stabla identifikacijski pregršt aplikacija i oni su dizajnirani prvenstveno za otkrivanje sjevernoameričkih i europskih vrsta drveća. Nema aplikacija koja ima dobre performanse i podršku za lokalizaciju za identificiranje vrste drveća podrijetlom iz Turske. Ovaj projekt ima za cilj popuniti tu prazninu.
Dok gradimo ovu aplikaciju, radili smo na nadziranu učenja za klasifikacijske zadatak. Usredotočili smo se na obje Deep učenje (Naime convolutional Deep Neural Networks) i podršku Vector Machines. Stablo Identifikacija list proces koristi slike značajke prikupljene iz caffe, a convolutional neuronske mreže okvira, a naš obradu slika modula.
Nakon nekoliko eksperimenata, došli smo optimalnu točnost klasifikacije od 93.59% za 57 vrsta drveća. Eksperimenti uključiti 16096 3020 obuku i testiranje list slike. Prema našim saznanjima, dolazimo do sljedećeg zaključka. Određeni postupci obrade slike za vađenje značajke kao što su oblik i tekstura deskriptora koje smo koristili u našem projektu, ne daje mogućnosti kao moguće jer convolutional neuronskim mrežama.
"Created by temeljnog inekereg grupe" => METU studente
Postoji samo zanima stabla identifikacijski pregršt aplikacija i oni su dizajnirani prvenstveno za otkrivanje sjevernoameričkih i europskih vrsta drveća. Nema aplikacija koja ima dobre performanse i podršku za lokalizaciju za identificiranje vrste drveća podrijetlom iz Turske. Ovaj projekt ima za cilj popuniti tu prazninu.
Dok gradimo ovu aplikaciju, radili smo na nadziranu učenja za klasifikacijske zadatak. Usredotočili smo se na obje Deep učenje (Naime convolutional Deep Neural Networks) i podršku Vector Machines. Stablo Identifikacija list proces koristi slike značajke prikupljene iz caffe, a convolutional neuronske mreže okvira, a naš obradu slika modula.
Nakon nekoliko eksperimenata, došli smo optimalnu točnost klasifikacije od 93.59% za 57 vrsta drveća. Eksperimenti uključiti 16096 3020 obuku i testiranje list slike. Prema našim saznanjima, dolazimo do sljedećeg zaključka. Određeni postupci obrade slike za vađenje značajke kao što su oblik i tekstura deskriptora koje smo koristili u našem projektu, ne daje mogućnosti kao moguće jer convolutional neuronskim mrežama.
"Created by temeljnog inekereg grupe" => METU studente
Ažurirano
Sigurnost počinje razumijevanjem načina na koji razvojni programeri prikupljaju i dijele vaše podatke. Prakse privatnosti i sigurnosti podataka mogu se razlikovati ovisno o vašoj upotrebi, regiji i dobi. Te informacije pružio je razvojni programer koji ih tijekom vremena može ažurirati.
Podaci se ne dijele s trećim stranama
Saznajte više o tome kako razvojni programeri navode dijeljenje
Nema prikupljenih podataka
Saznajte više o tome kako razvojni programeri navode prikupljanje
Ocjene i recenzije
2,0
121 recenzija
Što je novo
Sunucu güncellemesi, hata düzeltmeleri
