TreeLogy
2,0star
127 opinii
10 tys.+
Pobrane
Dla wszystkich
info
Informacje o aplikacji
"Treelogy" to mobilna aplikacja, która może przeprowadzić identyfikację liść opartego między gatunkami drzew w Turcji za pomocą jednego obrazu danego liścia.
Jest zainteresowany tylko drzewa identyfikacyjnego garść aplikacji i są przeznaczone przede wszystkim do wykrywania północnoamerykańskich i europejskich gatunków drzew. Nie ma aplikacji, która ma dobrą wydajność i wsparcie dla lokalizacji Rozpoznawanie gatunków drzew rodzimych do Turcji. Projekt ten ma na celu wypełnienie tej luki.
Podczas gdy budujemy tę aplikację, pracowaliśmy nad nadzorowanego uczenia się przez zadania klasyfikacji. Skupiliśmy się na obu Deep Learning (konkretnie splotowego Głębokie Neural Networks) oraz Support Vector Machines. Proces identyfikacji liść wykorzystuje funkcje graficzne zebrane z Caffe, w ramach sieci neuronowej splotowego i naszego modułu przetwarzania obrazu.
Po kilku eksperymentach, dotarliśmy do optymalnej dokładności klasyfikacyjny 93.59% dla 57 gatunków drzew. Eksperymenty wiązać 16096 3020 szkoleniowych i testowanie liści obrazów. Według naszych ustaleń, możemy dojść do następujących wniosków. Niektóre procedury przetwarzania obrazu ekstrakcji cech, takich jak kształt i faktura deskryptorów, których użyliśmy w naszym projekcie, nie daje możliwości, jak to możliwe, jak splotowych sieciach neuronowych.
"Stworzony przez grupy inekereg zakładowego" => Uczniowie metu
Jest zainteresowany tylko drzewa identyfikacyjnego garść aplikacji i są przeznaczone przede wszystkim do wykrywania północnoamerykańskich i europejskich gatunków drzew. Nie ma aplikacji, która ma dobrą wydajność i wsparcie dla lokalizacji Rozpoznawanie gatunków drzew rodzimych do Turcji. Projekt ten ma na celu wypełnienie tej luki.
Podczas gdy budujemy tę aplikację, pracowaliśmy nad nadzorowanego uczenia się przez zadania klasyfikacji. Skupiliśmy się na obu Deep Learning (konkretnie splotowego Głębokie Neural Networks) oraz Support Vector Machines. Proces identyfikacji liść wykorzystuje funkcje graficzne zebrane z Caffe, w ramach sieci neuronowej splotowego i naszego modułu przetwarzania obrazu.
Po kilku eksperymentach, dotarliśmy do optymalnej dokładności klasyfikacyjny 93.59% dla 57 gatunków drzew. Eksperymenty wiązać 16096 3020 szkoleniowych i testowanie liści obrazów. Według naszych ustaleń, możemy dojść do następujących wniosków. Niektóre procedury przetwarzania obrazu ekstrakcji cech, takich jak kształt i faktura deskryptorów, których użyliśmy w naszym projekcie, nie daje możliwości, jak to możliwe, jak splotowych sieciach neuronowych.
"Stworzony przez grupy inekereg zakładowego" => Uczniowie metu
Ostatnia aktualizacja
Podstawą bezpieczeństwa jest wiedza o tym, jak deweloperzy zbierają i udostępniają Twoje dane. Sposoby zapewniania prywatności i bezpieczeństwa danych mogą się różnić w zależności od użycia aplikacji, regionu i wieku użytkownika. Te informacje podał deweloper i z czasem może je aktualizować.
Żadne dane nie są udostępniane innym firmom
Dowiedz się więcej o deklarowaniu udostępniania danych przez deweloperów
Aplikacja nie zbiera danych
Dowiedz się więcej o deklarowaniu zbierania danych przez deweloperów
Oceny i recenzje
2,0
121 opinii
Użytkownik Google
- Oznacz jako nieodpowiednią
8 lipca 2016
Unfortunately useless. From the photo of a leave similar to maple tree the app have all leaves without any fingers on leaves
1 osoba uznała tę opinię za przydatną
Co nowego
Sunucu güncellemesi, hata düzeltmeleri
