Отрывок: Ко- личество изображений в наборах данных и количе- ство классов приведены в табл. 1. Табл. 1. Распределение данных по классам и количество классов Набор данных Количество классов Количество изображений All 595 28272 Top-100 100 14941 Top-50 50 10584 Normalized 213 27582 Обучение производилось на базе платформы Google Colaboratory при помощи библиотеки Tensorflow. Для сравнения были обучены 3 модели на 4 наборах данных. ...
Название : | Классификация изображений оперения для определения видовой принадлежности птиц |
Другие названия : | Classification of plumage images for identifying bird species |
Авторы/Редакторы : | Белько, А.В. Добратулин, К.С. Кузнецов, А.В. |
Ключевые слова : | машинное зрение распознавание образов сверточные нейронные сети авиационная орнитология |
Дата публикации : | Сен-2021 |
Издательство : | Самарский национальный исследовательский университет |
Библиографическое описание : | Белько, А.В. Классификация изображений оперения для определения видовой принадлежности птиц / А.В. Белько, К.С. Добратулин, А.В. Кузнецов // Компьютерная оптика. – 2021. – Т. 45, № 5. – С. 749-755. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-836. |
Серия/номер : | 45;5 |
Аннотация : | В работе исследуется возможность применения нейронных сетей для классификации изображений оперения с целью определения видовой принадлежности птиц. Таксономическая идентификация птиц по перу широко применяется в авиационной орнитологии для анализа столкновений с летательными аппаратами и разработки методов их предотвращения. В данной статье производится обучение на основе набора данных с фотографиями оперения птиц. Проводится сравнение классификаторов, обученных на четырех выборках из исходного набора данных. Предлагается метод идентификации птиц по изображениям с реальными данными на основе нейронных сетей YoloV4 и моделей группы DenseNet. Проведенная экспериментальная оценка показала, что предложенный метод позволяет определить видовую принадлежность птицы по фотографии отдельного пера с точностью до 81,03 % для точной классификации и с точностью 97,09 % для первых пяти предсказаний классификатора. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | 10.18287/2412-6179-CO-836 http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Klassifikaciya-izobrazhenii-opereniya-dlya-opredeleniya-vidovoi-prinadlezhnosti-ptic-91896 |
Другие идентификаторы : | Dspace\SGAU\20211010\91896 |
ГРНТИ: | 28.23.15 |
Располагается в коллекциях: | Журнал "Компьютерная оптика" |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
14_Белько-Добратулин-Кузнецов_SV(Pics)-KI-Jun-Lit-MI-MA-NL-JuN2-!.pdf | Основная статья | 1.44 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.