Search results for "attēlu klasifikācija"
showing 2 items of 2 documents
Automatizētās mašīnmācīšanās pakotnes AutoKeras pielietojums attēlu klasifikācijā
2021
Automatizētās mašīnmācīšanās (AutoML) mērķis ir nodrošināt to, ka mašīnmācīšanās lēmumi tiek pieņemti automātiski un balstīti uz datiem, kā arī ļaut pēc iespējas plašākai auditorijai izmantot mašīnmācīšanās priekšrocības. Darbā apskatīts AutoML pielietojums attēlu klasifikācijai ar AutoKeras pakotni, kas veic neironu arhitektūru meklēšanu, izmantojot labākais-pirmais meklēšanas un simulētās atkvēlināšanas algoritmus, ko virza Beiesa optimizācija. Apmācības laika samazināšanai tiek izmantoti tīklu morfismi. Pārbaudot to uz CIFAR-10 datiem, tika sasniegta 97.1% precizitāte, tomēr tas tika iegūts ar lieliem datorresursu ieguldījumiem un rīkam ir noteikti lietojamības trūkumi.
Daudzdimensionālu sadalījumu pielietošanas aspekti multispektrālu attēlu analīzē
2015
Darbs ir koncentrēts uz klasifikācijas iespēju analīzi, balstoties uz hipotēzi par daudzdimensionālu sadalījumu, datiem ar dažādu izšķirtspēju. Analīzes piemēram tika izvēlēts uzdevums no 2014. gada IEEE GRSS Data Fusion Contest. Augstas izšķirtspējas RGB attēls un zemākas izšķirtspējas termālie infrasarkanie hiperspektrālie dati, kas iegūti no pilsētas teritorijas, tika apstrādāti, lai iegūtu klasifikāciju katram augstas izšķirtspējas pikselim. Darbā tika analizēta vispārinātā normālā, gamma un Dirihlē sadalījuma lietošana dažādiem klasifikatoriem.