TreeLogy
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Sobre este app
"Treelogy" é uma aplicação móvel, que pode executar a identificação baseada em folha de árvore entre as espécies de árvores na Turquia usando uma imagem de uma determinada folha.
Não só está interessado na árvore identificação punhado de aplicações e eles são projetados principalmente para a detecção de espécies de árvores americanos e europeus do Norte. Não há nenhuma aplicação que tem um bom suporte ao desempenho e localização para a identificação de espécies de árvores nativas para a Turquia. Este projecto destina-se a preencher esta lacuna.
Enquanto estamos construindo esta aplicação, que trabalhou no aprendizado supervisionado para a tarefa de classificação. Estamos focados tanto no profundo de Aprendizagem (Especificamente convolutional profundas Redes Neurais) e Support Vector Machines. Árvore processo de identificação da folha utiliza recursos de imagem recolhida a partir Caffe, um quadro rede neural convolucional, e nosso módulo de processamento de imagem.
Depois de várias experiências, chegamos à precisão da classificação ideal de 93,59% para 57 espécies de árvores. As experiências envolvem 16096 3020 de treinamento e da folha de teste imagens. De acordo com nossos resultados, chegamos à seguinte conclusão. Certos procedimentos de processamento de imagem para extrair recursos como a forma ea textura descritores, que usamos em nosso projeto, não produz características tão viáveis como redes neurais convolucionais.
"Criado pelo grupo inekereg share" => Estudantes METU
Não só está interessado na árvore identificação punhado de aplicações e eles são projetados principalmente para a detecção de espécies de árvores americanos e europeus do Norte. Não há nenhuma aplicação que tem um bom suporte ao desempenho e localização para a identificação de espécies de árvores nativas para a Turquia. Este projecto destina-se a preencher esta lacuna.
Enquanto estamos construindo esta aplicação, que trabalhou no aprendizado supervisionado para a tarefa de classificação. Estamos focados tanto no profundo de Aprendizagem (Especificamente convolutional profundas Redes Neurais) e Support Vector Machines. Árvore processo de identificação da folha utiliza recursos de imagem recolhida a partir Caffe, um quadro rede neural convolucional, e nosso módulo de processamento de imagem.
Depois de várias experiências, chegamos à precisão da classificação ideal de 93,59% para 57 espécies de árvores. As experiências envolvem 16096 3020 de treinamento e da folha de teste imagens. De acordo com nossos resultados, chegamos à seguinte conclusão. Certos procedimentos de processamento de imagem para extrair recursos como a forma ea textura descritores, que usamos em nosso projeto, não produz características tão viáveis como redes neurais convolucionais.
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