Gat, gos, ocell o conill? La classificació a partir de les xarxes neuronals
Autor: Anna Monrabà Puig
Centre: INST.VILAMAJOR
Document:
memoria.pdf
(3.7 MB)
El primer objectiu d’aquest treball de recerca és crear un sistema de classificació d’imatges on la xarxa aprengui a distingir entre una classe i una altra amb un alt percentatge de fiabilitat.
I el segon objectiu és la comparació d’aquesta xarxa creada des de zero anomenada Anna_net, amb una altra, que a diferència d’ella, ja ha estat entrenada prèviament.
Es van obtenir diferents resultats segons els paràmetres utilitzats per la xarxa, i els millors obtinguts van ser 108 imatges classificades correctament de les 160 que se li van mostrar.
La xarxa ha aconseguit obtenir un rendiment del 65-70%. Hi ha una alta probabilitat que aquest baix rendiment hagi estat per l’escassetat de dataset (conjunt d’imatges), ja que normalment s'utilitza un nombre molt més elevat.
I el segon objectiu és la comparació d’aquesta xarxa creada des de zero anomenada Anna_net, amb una altra, que a diferència d’ella, ja ha estat entrenada prèviament.
Es van obtenir diferents resultats segons els paràmetres utilitzats per la xarxa, i els millors obtinguts van ser 108 imatges classificades correctament de les 160 que se li van mostrar.
La xarxa ha aconseguit obtenir un rendiment del 65-70%. Hi ha una alta probabilitat que aquest baix rendiment hagi estat per l’escassetat de dataset (conjunt d’imatges), ja que normalment s'utilitza un nombre molt més elevat.