TreeLogy
2,0star
127 сын-пикир
10 миң+
жолу жүктөлүп алынды
Баары
info
Колдонмо тууралуу
«Treelogy» дарак жалбырагын негизделген бир жалбырактын бир сүрөтүн пайдалануу менен Түркияда дарак түрлөрүнүн арасында аныктоо аткара турган мобилдик колдонмо болуп саналат.
арыздарды дарагы аныктоо ууч гана кызыкдар экенин, алар, негизинен, Түндүк Америка жана ЕБ дарак түрлөрдү аныктоо үчүн иштелип чыккан жок. Түркияга эне дарак түрлөрүн аныктоо үчүн жакшы аткаруу жана локалдаштыруу колдоосуна ээ эч кандай арыз жок. Бул долбоор ушул ордун толтурууга багытталган.
Бул арыз куруп жатабыз, ал эми биз классификация тапшырманы көзөмөлдөгү окутуу боюнча иштеген. Биз да Deep Learning (Тактап convolutional Deep Neural Networks) жана колдоо тараткычтарды Машиналар багытталган. Дарактын жалбырактары аныктоо жараянын Caffe жыйналган сүрөт өзгөчөлүктөрүн колдонуп, бир convolutional нейрон тармак алкагында, жана сүрөт иштетүүчү модулу.
бир нече жылдан кийин, биз 57-дарак түрлөрүнүн үчүн 93,59% оптималдуу классификация тактыгын түздү. Эксперименттер 16096 3020 окутуу жана тесттен жалбырак сүрөттөрдү тартуу. Биздин иликтөөлөрүнө ылайык, төмөнкүдөй жыйынтыкка келген. Бир сүрөт иштетүүчү тартиби биздин долбоордун алкагында колдонгон калыптандыруу жана текстура сүрөттөмөлөр, сыяктуу мүмкүнчүлүктөрдү алуу үчүн, convolutional нейрон тармактары сыяктуу мүмкүн эле өзгөчөлүктөрдү пайда бербейт.
«Топ inekereg тарабынан түзүлгөн» => Жемил Чичектин студенттер
арыздарды дарагы аныктоо ууч гана кызыкдар экенин, алар, негизинен, Түндүк Америка жана ЕБ дарак түрлөрдү аныктоо үчүн иштелип чыккан жок. Түркияга эне дарак түрлөрүн аныктоо үчүн жакшы аткаруу жана локалдаштыруу колдоосуна ээ эч кандай арыз жок. Бул долбоор ушул ордун толтурууга багытталган.
Бул арыз куруп жатабыз, ал эми биз классификация тапшырманы көзөмөлдөгү окутуу боюнча иштеген. Биз да Deep Learning (Тактап convolutional Deep Neural Networks) жана колдоо тараткычтарды Машиналар багытталган. Дарактын жалбырактары аныктоо жараянын Caffe жыйналган сүрөт өзгөчөлүктөрүн колдонуп, бир convolutional нейрон тармак алкагында, жана сүрөт иштетүүчү модулу.
бир нече жылдан кийин, биз 57-дарак түрлөрүнүн үчүн 93,59% оптималдуу классификация тактыгын түздү. Эксперименттер 16096 3020 окутуу жана тесттен жалбырак сүрөттөрдү тартуу. Биздин иликтөөлөрүнө ылайык, төмөнкүдөй жыйынтыкка келген. Бир сүрөт иштетүүчү тартиби биздин долбоордун алкагында колдонгон калыптандыруу жана текстура сүрөттөмөлөр, сыяктуу мүмкүнчүлүктөрдү алуу үчүн, convolutional нейрон тармактары сыяктуу мүмкүн эле өзгөчөлүктөрдү пайда бербейт.
«Топ inekereg тарабынан түзүлгөн» => Жемил Чичектин студенттер
Качан жаңырды
Коопсуздук дегенде колдонмонун маалыматты кантип топтоп, аны үчүнчү тараптар менен кантип бөлүшө турганын түшүнүү керек. Маалыматтардын купуялыгы жана коопсуздугу колдонмоңуздун иштетилишине, жүргөн аймагыңызга жана курагыңызга жараша болот. Маалыматты иштеп чыгуучу берип, маал-маалы менен жаңырып турат.
Үчүнчү тараптар менен маалымат бөлүшүлбөйт
Иштеп чыгуучулар маалыматтардын бөлүшүлүшү жөнүндө кантип кабар берерин билип алыңыз
Маалымат топтолбойт
Иштеп чыгуучулар маалыматтардын топтолушу жөнүндө кантип кабар берерин билип алыңыз
Баалар жана сын-пикирлер
2,0
121 сын-пикир
Эмне жаңылык
Sunucu güncellemesi, hata düzeltmeleri
