Система класифікації зображень методами глибоких згорткових нейронних мереж
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 120 с., 67 рис., 6 табл., 23 посилання, 2 додаток.
Об'єктом дослідження є набір даних з зображеннями листя дерев та відповідними позначками про наявність захворювань. Предметом дослідження є застосування згорткових нейронних мереж для автоматичного визначення хвороб на листі дерев. Мета роботи полягає в аналізі ефективності різних архітектур згорткових нейронних мереж у виявленні захворювань на листі дерев. У рамках дослідження були розглянуті такі архітектури нейронних мереж: MobileNet, DenseNet201 та Xception. Отримані результати показали, що реалізовані архітектури згорткових нейронних мереж дозволили ефективно класифікувати зображення листя дерев за наявністю захворювань. Після уважного аналізу результатів дослідження були зроблені остаточні висновки та сформульовані рекомендації щодо використання різних архітектур згорткових нейронних мереж для класифікації зображень листя дерев за наявністю хвороб.
Опис
Ключові слова
нейронні мережі, класифікація, згорткові нейронні мережі, python, keras, neural networks, classification, convolutional neural networks
Бібліографічний опис
Рябцева, А. А. Система класифікації зображень методами глибоких згорткових нейронних мереж : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Рябцева Анна Андріївна. – Київ, 2024. – 120 с.