Kompiuteirnės regos (vaizdų atpažinimo) algoritmų tyrimas

Siekiant padidinti darbų efektyvumą bei automatizuoti darbus, kuriuos žmogus atlieka savo regos pagalba, ir kuri sudaro didžiąją dalį gaunamos informacijos, yra reikalingi automatiniame vaizdų atpažinime taikomi kompiuterinės regos algoritmai. Kompiuterinė rega – tai kompiuterių panaudojimas aukšto lygmens informacijos, supratimo apie vaizdą išgavimui iš vaizdinių duomenų. Pavyzdžiui, kompiuterinė rega bus reikalinga pramonėje norint automatiškai atlikti vizualią gaminių kokybės kontrolę (industriniai įrenginiai ir robotai), kuriant aplinkoje savarankiškai judančius savavaldžius robotus ir mašinas, padėti identifikuoti augalų ar gyvūnų rūšis, analizuoti apsaugos kamerų vaizdo įrašus, įvertinti medicininius vaizdus, nuotraukų indeksavimui ir paieškai, nuotraukų generavimui, 3D objektų rekonstravimui ir t. t. Šio laboratorinio darbo tikslas – susipažinti su vaizdams atpažinti ir analizuoti taikomais giliojo mokymosi (angl. deep learning) algoritmais.

Užduotys 1.1 GoogLeNet yra išmokytas klasifikuoti 1 000 skirtingų objektų klasių naudojant ImageNet duomenų rinkinį.

15 pirmų klasių: Tench

goldfish great

white

shark tiger

shark

hammerhead electric

ray

stingray cock

hen

ostrich brambling

goldfinch house

finch

junco indigo

Bunting

Kodas:

net = googlenet;

classes = net.Layers(end).Classes; first15 = classes(1:15)

1.2 ir 1.3

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

Kodas:

netGoogLeNet = googlenet; inputSizeGoogLeNet = netGoogLeNet.Layers(1).InputSize; I = imread("p10.jpg"); % --- GoogLeNet --- XGoogLeNet = imresize(I, inputSizeGoogLeNet(1:2)); XGoogLeNet = single(XGoogLeNet); if canUseGPU XGoogLeNet = gpuArray(XGoogLeNet); end scoresGoogLeNet = predict(netGoogLeNet, XGoogLeNet); [~, idxGoogLeNet] = sort(scoresGoogLeNet, 'descend'); classNamesGoogLeNet = netGoogLeNet.Layers(end).Classes; top5ClassesGoogLeNet = classNamesGoogLeNet(idxGoogLeNet(1:5)); top5ScoresGoogLeNet = scoresGoogLeNet(idxGoogLeNet(1:5)); % Parodome Top 5 spėjimus figure; subplot(1,2,1); imshow(I); title("GoogLeNet spėjimas: " + string(top5ClassesGoogLeNet(1)) + ", " + top5ScoresGoogLeNet(1)); subplot(1,2,2); barh(top5ScoresGoogLeNet);

Daugiau informacijos...

★ Klientai rekomenduoja

Šį rašto darbą rekomenduoja mūsų klientai. Ką tai reiškia?

Mūsų svetainėje pateikiama dešimtys tūkstančių skirtingų rašto darbų, kuriuos įkėlė daugybė moksleivių ir studentų su skirtingais gabumais. Būtent šis rašto darbas yra patikrintas specialistų ir rekomenduojamas kitų klientų, kurie po atsisiuntimo įvertino šį mokslo darbą teigiamai. Todėl galite būti tikri, kad šis pasirinkimas geriausias!