Original title: Rozpoznání květin v obraze
Translated title: Image based flower recognition
Authors: Jedlička, František ; Kříž, Petr (referee) ; Přinosil, Jiří (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2018
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Tato práce se zabývá rozpoznáváním květin v obraze a klasifikaci do tříd. Teoretická část je zaměřena na problematiku hlubokých konvolučních neuronových sítí. Praktická část se zabývá popisem mnou vytvořené databáze květin, se kterou je dále pracováno. Databáze obsahuje celkem 13000 fotek rostlin 26 druhů a to čekanky, fialky, gerbery, heřmánku, chrpy, jaterníku, jestřábníku, jetele, karafiátu, konvalinky, kopretiny, macešky, máku, měsíčku, narcise, pampelišky, pcháče, pomněnky, růže, sasanky, sedmikrásky, slu- nečnice, sněženky, starčku, tulipánu a vlaštovičníku. Dále je v práci popsán a použit model neuronové sítě Inception v3 na klasifikaci obrazu do tříd. Výsledná klasifikační přesnost dosáhla 92%. This paper is focus on flowers recognition in an image and class classification. Theoretical part is focus on problematics of deep convolutional neural networks. The practical part if focuse on created flowers database, with which it is further worked on. The database conteins it total 13000 plant pictures of 26 spicies as cornflower, violet, gerbera, cha- momile, cornflower, liverwort, hawkweed, clover, carnation, lily of the valley, marguerite daisy, pansy, poppy, marigold, daffodil, dandelion, teasel, forget-me-not, rose, anemone, daisy, sunflower, snowdrop, ragwort, tulip and celandine. Next is in the paper described used neural network model Inception v3 for class classification. The resulting accuracy has been achieved 92%.
Keywords: convolution; convolutional networks; deep learning; flowers; GoogLeNet.; image clasification; Inception; max-pooling; Neural networks; TensorFlow; GoogLeNet.; hluboké učení; Inception; klasifikace obrazu; konvoluce; konvoluční sítě; květiny; Neuronové sítě; sdružování maxim; Tensor-Flow

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/80726

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-376895


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses