|
|
Rozpoznání květin v obraze
Jedlička, František ; Kříž, Petr (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
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%.
|
|
|
Rozpoznání květin v obraze
Jedlička, František ; Kříž, Petr (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
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%.
|
host ::
RSS.