ملاحظات المشروع · Goh Kun Ming
CNN Image Classification on Multi-Resolution Vegetable Dataset
AI · مشروع منشور للعامة
أبريل 2025 – مايو 2025
نظرة عامة على المشروع
مقارنة دراسية للبنى الالتفافية ودقات الصور وزيادة البيانات في تصنيف الخضروات.
دراسة تصنيف الصور النباتية تقارن تصميمات الشبكات التلافيفية عبر دقتين للصور وإعدادات التكبير. فهو يجمع بين إصلاح مجموعة البيانات والمعالجة المسبقة القابلة للتكرار وتقييم نتائج التجربة التاريخية.
داخل هذا المشروع
- مقارنة فئات الخضروات 11 عبر مدخلات التدرج الرمادي 23×23 و101×101، مع وبدون زيادة.
- تم تصحيح أسماء دليل التحقق من الصحة/الاختبار وصور الجزرة في غير مكانها باستخدام أدوات مساعدة في وضع التشغيل الجاف.
- استكشاف عائلات CNN المتسلسلة والوظيفية والمتبقية ونمط Inception والقابلة للفصل بعمق.
- توثيق بحث تسلسلي تاريخي بدقة التحقق من صحة 0.908 وتشغيل منفصل بدقة اختبار 94.2% تقريبًا؛ النتائج لا تحدد فائزًا بالهندسة المعمارية العالمية.
- تمت إضافة اختبارات 13 عبر Python و3.11 و3.12, مع تغطية واسعة النطاق لـ 48%.
- الأعداد المقسمة لمجموعة البيانات المسجلة والعناصر الأثرية المفقودة، بما في ذلك أوزان النماذج ومقارنات البذور المتعددة.