Наукові статті
Постійне посилання зібранняhttps://repository.lntu.edu.ua/handle/123456789/309
Переглянути
1 результатів
Результати пошуку
Item type:Наукова стаття, Архітектура інтелектуальної системи управління ризиками та розпізнавання видів грибів(Вінниця: ВНТУ, 2024-11-19) Кайдик, Олег ЛеонтійовичУ статті представлено розробку інтелектуальної системи для розпізнавання видів грибів, яка забезпечує високу точність і зручність у використанні. Для навчання моделі було використано великий датасет "Mushrooms classification" з платформи Kaggle, що забезпечило необхідну різноманітність зображень і досягнення точності класифікації на рівні 85%. Попередня обробка даних включала перевірку якості зображень, їх стандартизацію та поділ на тренувальні, валідаційні й тестові вибірки, що сприяло ефективному навчанню моделі. Основою алгоритму розпізнавання стала згорткова нейронна мережа ResNet, яка продемонструвала перевагу в точності над іншими архітектурами.