TreeLogy APP
"Treelogy" एक मोबाइल अनुप्रयोग है, जो तुर्की में प्रजातियों के पेड़ एक दिया पत्ती की एक तस्वीर का उपयोग कर के बीच में पेड़ के पत्ते आधारित पहचान प्रदर्शन कर सकते हैं।
वहाँ केवल आवेदन के पेड़ पहचान मुट्ठी में रुचि है और वे मुख्य रूप से उत्तरी अमेरिकी और यूरोपीय प्रजातियों के पेड़ का पता लगाने के लिए तैयार कर रहे हैं। वहाँ जो प्रजातियों के पेड़ तुर्की का निवासी पहचान के लिए एक अच्छा प्रदर्शन और स्थानीयकरण का समर्थन किया है कोई आवेदन है। इस परियोजना के इस अंतर को भरने के लिए उद्देश्य से है।
हम इस आवेदन का निर्माण कर रहे हैं, हम वर्गीकरण कार्य के लिए निगरानी सीखने पर काम किया। हम दोनों दीप लर्निंग (विशेष convolutional दीप तंत्रिका नेटवर्क) और समर्थन वेक्टर मशीन पर ध्यान केंद्रित किया। पेड़ के पत्ते पहचान की प्रक्रिया छवि सुविधाओं Caffe, एक convolutional तंत्रिका नेटवर्क ढांचे, और हमारी छवि प्रसंस्करण मॉड्यूल से इकट्ठे उपयोग करता है।
कई प्रयोगों के बाद, हम 57 प्रजातियों के पेड़ के लिए 93.59% का इष्टतम वर्गीकरण सटीकता पर पहुंच गया। प्रयोगों 16096 3020 प्रशिक्षण और परीक्षण पत्ती छवियों को शामिल करना। हमारे निष्कर्ष के अनुसार, हम निम्नलिखित निष्कर्ष पर आते हैं। इस तरह के आकार और बनावट वर्णनकर्ता, जो हम अपने प्रोजेक्ट में इस्तेमाल किया है, convolutional तंत्रिका नेटवर्क के रूप में संभव के रूप में सुविधाओं का उत्पादन नहीं करता के रूप में सुविधाओं को निकालने के लिए निश्चित छवि प्रसंस्करण प्रक्रिया।
=> METU छात्र "समूह में हिस्सेदारी inekereg द्वारा बनाया गया"
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वहाँ केवल आवेदन के पेड़ पहचान मुट्ठी में रुचि है और वे मुख्य रूप से उत्तरी अमेरिकी और यूरोपीय प्रजातियों के पेड़ का पता लगाने के लिए तैयार कर रहे हैं। वहाँ जो प्रजातियों के पेड़ तुर्की का निवासी पहचान के लिए एक अच्छा प्रदर्शन और स्थानीयकरण का समर्थन किया है कोई आवेदन है। इस परियोजना के इस अंतर को भरने के लिए उद्देश्य से है।
हम इस आवेदन का निर्माण कर रहे हैं, हम वर्गीकरण कार्य के लिए निगरानी सीखने पर काम किया। हम दोनों दीप लर्निंग (विशेष convolutional दीप तंत्रिका नेटवर्क) और समर्थन वेक्टर मशीन पर ध्यान केंद्रित किया। पेड़ के पत्ते पहचान की प्रक्रिया छवि सुविधाओं Caffe, एक convolutional तंत्रिका नेटवर्क ढांचे, और हमारी छवि प्रसंस्करण मॉड्यूल से इकट्ठे उपयोग करता है।
कई प्रयोगों के बाद, हम 57 प्रजातियों के पेड़ के लिए 93.59% का इष्टतम वर्गीकरण सटीकता पर पहुंच गया। प्रयोगों 16096 3020 प्रशिक्षण और परीक्षण पत्ती छवियों को शामिल करना। हमारे निष्कर्ष के अनुसार, हम निम्नलिखित निष्कर्ष पर आते हैं। इस तरह के आकार और बनावट वर्णनकर्ता, जो हम अपने प्रोजेक्ट में इस्तेमाल किया है, convolutional तंत्रिका नेटवर्क के रूप में संभव के रूप में सुविधाओं का उत्पादन नहीं करता के रूप में सुविधाओं को निकालने के लिए निश्चित छवि प्रसंस्करण प्रक्रिया।
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