Система класифікації зображень методами глибоких згорткових нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorНедашківська, Надія Іванівна
dc.contributor.authorРябцева, Анна Андріївна
dc.date.accessioned2024-10-21T12:51:52Z
dc.date.available2024-10-21T12:51:52Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДипломна 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.
dc.description.abstractotherThesis contains: 120 pages, 67 figures, 6 tables, 23 references, 2 appendix. The object of the study is a dataset with images of tree leaves and corresponding disease markings. The subject of the study is the application of convolutional neural networks for automatic detection of diseases on tree leaves. The purpose of the study is to analyze the effectiveness of different convolutional neural network architectures in detecting diseases on tree leaves. The following neural network architectures were considered in the study: MobileNet, DenseNet201 та Xception. The obtained results showed that the implemented convolutional neural network architectures allowed to effectively classify tree leaf images by the presence of diseases. After a careful analysis of the study results, final conclusions were drawn and recommendations were formulated on the use of different convolutional neural network architectures for classifying tree leaf images by disease.
dc.format.extent120 с.
dc.identifier.citationРябцева, А. А. Система класифікації зображень методами глибоких згорткових нейронних мереж : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Рябцева Анна Андріївна. – Київ, 2024. – 120 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/70037
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectкласифікація
dc.subjectзгорткові нейронні мережі
dc.subjectpython
dc.subjectkeras
dc.subjectneural networks
dc.subjectclassification
dc.subjectconvolutional neural networks
dc.titleСистема класифікації зображень методами глибоких згорткових нейронних мереж
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Riabtseva_bakalavr.pdf
Розмір:
4.02 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ШІ)
Бакалаврські роботи