TreeLogy
2,0star
127 arvostelua
10 t.+
Lataukset
Kaikki
info
Tietoa sovelluksesta
"Treelogy" on mobiilisovellus, joka voi suorittaa puu lehti-pohjainen tunnistaminen keskuudessa puulajien Turkin käyttäen yhtä kuvaa tietyn lehtiä.
On vain kiinnostunut puussa tunnistaminen kourallinen sovelluksia ja ne on tarkoitettu ensisijaisesti havaitsemaan Pohjois-Amerikan ja Euroopan puulajien. Ei ole sovellus, joka on hyvä suorituskyky ja lokalisointi tukea tunnistaminen puulajien kotoisin Turkista. Tämän hankkeen tavoitteena on korjata tämä puute.
Samalla kun rakentaa tämän hakemuksen, olemme työskennelleet ohjattu oppiminen luokittelun tehtävään. Olemme keskittyneet sekä Deep Learning (Tarkemmin konvoluu- Deep Neural Networks) ja Tukivektorikoneet. Puu lehti tunnistaminen prosessi käyttää kuvan ominaisuuksia Kerätty Caffe, konvoluutiokoodauslaite neuroverkko puitteet, ja meidän kuvankäsittelymoduuli.
Monien kokeilujen jälkeen pääsimme optimaalinen luokittelun tarkkuus 93,59% 57 puulajien. Kokeet liittyy 16096 3020 koulutusta ja testaus lehtien kuvia. Tutkimuksemme, tulemme seuraavaan lopputulokseen. Tietyt kuvankäsittely menettelyjä talteen ominaisuuksia, kuten muodon ja tekstuurideskriptoreiksi, jota olemme käyttäneet meidän projekti, ei tuota ominaisuuksia toteutettavissa kuin konvoluutiokoodaus neuroverkot.
"Perustaja ryhmä osake inekereg" => METU Opiskelijat
On vain kiinnostunut puussa tunnistaminen kourallinen sovelluksia ja ne on tarkoitettu ensisijaisesti havaitsemaan Pohjois-Amerikan ja Euroopan puulajien. Ei ole sovellus, joka on hyvä suorituskyky ja lokalisointi tukea tunnistaminen puulajien kotoisin Turkista. Tämän hankkeen tavoitteena on korjata tämä puute.
Samalla kun rakentaa tämän hakemuksen, olemme työskennelleet ohjattu oppiminen luokittelun tehtävään. Olemme keskittyneet sekä Deep Learning (Tarkemmin konvoluu- Deep Neural Networks) ja Tukivektorikoneet. Puu lehti tunnistaminen prosessi käyttää kuvan ominaisuuksia Kerätty Caffe, konvoluutiokoodauslaite neuroverkko puitteet, ja meidän kuvankäsittelymoduuli.
Monien kokeilujen jälkeen pääsimme optimaalinen luokittelun tarkkuus 93,59% 57 puulajien. Kokeet liittyy 16096 3020 koulutusta ja testaus lehtien kuvia. Tutkimuksemme, tulemme seuraavaan lopputulokseen. Tietyt kuvankäsittely menettelyjä talteen ominaisuuksia, kuten muodon ja tekstuurideskriptoreiksi, jota olemme käyttäneet meidän projekti, ei tuota ominaisuuksia toteutettavissa kuin konvoluutiokoodaus neuroverkot.
"Perustaja ryhmä osake inekereg" => METU Opiskelijat
Päivitetty
Turvallisuus alkaa siitä, että ymmärrät, miten kehittäjät keräävät ja jakavat dataasi. Datan yksityisyys- ja tietoturvatoimet saattavat vaihdella käytön, alueen ja iän mukaan. Kehittäjä on antanut nämä tiedot ja saattaa päivittää niitä myöhemmin.
Arviot ja arvostelut
2,0
121 arvostelua
Uutta
Sunucu güncellemesi, hata düzeltmeleri
