TreeLogy
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Informazioni su questa app
"Treelogy" è un'applicazione mobile, in grado di eseguire l'identificazione albero foglia a base tra le specie arboree in Turchia con una foto di un dato foglia.
Vi è interessato solo a individuazione albero manciata di applicazioni e sono progettati principalmente per la rilevazione di specie di alberi nordamericani ed europei. Non vi è alcuna applicazione che ha un buon supporto delle prestazioni e localizzazione per l'identificazione di specie arboree autoctone per la Turchia. Questo progetto ha lo scopo di colmare questa lacuna.
Mentre stiamo costruendo questa applicazione, abbiamo lavorato su apprendimento supervisionato per l'attività di classificazione. Ci siamo concentrati su entrambi i Learning profonda (In particolare convoluzionale profonde reti neurali) e Support Vector Machines. Albero processo di identificazione foglia utilizza le funzionalità di immagini raccolte da Caffe, un quadro rete neurale convoluzionale, e il nostro modulo di elaborazione delle immagini.
Dopo vari esperimenti, abbiamo raggiunto la precisione di classificazione ottimale del 93.59% per 57 specie di alberi. Gli esperimenti coinvolgono 16096 3020 immagini di addestramento e di foglie di test. Secondo i nostri risultati, si arriva alla seguente conclusione. Alcune procedure di elaborazione delle immagini per l'estrazione di caratteristiche quali la forma e la consistenza descrittori, che abbiamo utilizzato nel nostro progetto, non produce caratteristiche come fattibile come le reti neurali convoluzionali.
"Creato dal gruppo di azione inekereg" => METU Studenti
Vi è interessato solo a individuazione albero manciata di applicazioni e sono progettati principalmente per la rilevazione di specie di alberi nordamericani ed europei. Non vi è alcuna applicazione che ha un buon supporto delle prestazioni e localizzazione per l'identificazione di specie arboree autoctone per la Turchia. Questo progetto ha lo scopo di colmare questa lacuna.
Mentre stiamo costruendo questa applicazione, abbiamo lavorato su apprendimento supervisionato per l'attività di classificazione. Ci siamo concentrati su entrambi i Learning profonda (In particolare convoluzionale profonde reti neurali) e Support Vector Machines. Albero processo di identificazione foglia utilizza le funzionalità di immagini raccolte da Caffe, un quadro rete neurale convoluzionale, e il nostro modulo di elaborazione delle immagini.
Dopo vari esperimenti, abbiamo raggiunto la precisione di classificazione ottimale del 93.59% per 57 specie di alberi. Gli esperimenti coinvolgono 16096 3020 immagini di addestramento e di foglie di test. Secondo i nostri risultati, si arriva alla seguente conclusione. Alcune procedure di elaborazione delle immagini per l'estrazione di caratteristiche quali la forma e la consistenza descrittori, che abbiamo utilizzato nel nostro progetto, non produce caratteristiche come fattibile come le reti neurali convoluzionali.
"Creato dal gruppo di azione inekereg" => METU Studenti
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