TreeLogy
2,0star
127 отзывов
10 тыс.+
(количество скачиваний)
Для всех
info
Описание
"Treelogy" представляет собой мобильное приложение, которое может выполнить идентификацию листа дерева на основе среди древесных пород в Турции, используя одну картину данного листа.
Существует заинтересован только в дереве идентификации горстки приложений, и они предназначены в первую очередь для обнаружения Северной Америки и Европы виды деревьев. Там нет приложения, которое имеет хорошую поддержку производительности и локализации для идентификации видов деревьев произрастающих в Турции. Этот проект направлен, чтобы заполнить этот пробел.
В то время как мы строим это приложение, мы работали над подконтрольного обучения для классификации задач. Мы сосредоточились на обоих Глубокое изучение (в частности, сверточного Deep Neural Networks) и опорных векторов. Процесс идентификации листьев дерева использует особенности изображения собраны из Caffe, сверточного нейронной структуры сети, а также наш модуль обработки изображения.
После нескольких экспериментов, мы достигли оптимальной точности классификации на 93.59% 57 видов деревьев. Эксперименты включают 16096 3020 обучение и тестирование листа изображений. По нашим данным, мы приходим к следующему выводу. Определенные процедуры обработки изображения для выделения признаков, таких как форма и текстура дескрипторами, которые мы использовали в нашем проекте, не дает возможности, как это осуществимо, как сверточных нейронных сетей.
"Создана группой акций inekereg" => Metų студентов
Существует заинтересован только в дереве идентификации горстки приложений, и они предназначены в первую очередь для обнаружения Северной Америки и Европы виды деревьев. Там нет приложения, которое имеет хорошую поддержку производительности и локализации для идентификации видов деревьев произрастающих в Турции. Этот проект направлен, чтобы заполнить этот пробел.
В то время как мы строим это приложение, мы работали над подконтрольного обучения для классификации задач. Мы сосредоточились на обоих Глубокое изучение (в частности, сверточного Deep Neural Networks) и опорных векторов. Процесс идентификации листьев дерева использует особенности изображения собраны из Caffe, сверточного нейронной структуры сети, а также наш модуль обработки изображения.
После нескольких экспериментов, мы достигли оптимальной точности классификации на 93.59% 57 видов деревьев. Эксперименты включают 16096 3020 обучение и тестирование листа изображений. По нашим данным, мы приходим к следующему выводу. Определенные процедуры обработки изображения для выделения признаков, таких как форма и текстура дескрипторами, которые мы использовали в нашем проекте, не дает возможности, как это осуществимо, как сверточных нейронных сетей.
"Создана группой акций inekereg" => Metų студентов
Последнее обновление
Чтобы контролировать безопасность, нужно знать, как разработчики собирают ваши данные и передают их третьим лицам. Методы обеспечения безопасности и конфиденциальности могут зависеть от того, как вы используете приложение, а также от вашего региона и возраста. Информация ниже предоставлена разработчиком и в будущем может измениться.
Данные не передаются третьим сторонам.
Подробнее о том, как разработчики заявляют о передаче данных…
Данные не собираются
Подробнее о том, как разработчики заявляют о сборе данных…
Оценки и отзывы
2,0
121 отзыв
Что нового
Sunucu güncellemesi, hata düzeltmeleri
