Extracting Image Features Through Deep Learning
محل انتشار: فصلنامه ادوات مخابراتی، دوره: 9، شماره: 3
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 92
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_TDMA-9-3_002
تاریخ نمایه سازی: 31 اردیبهشت 1402
چکیده مقاله:
The purpose of this study is to identify images with deep learning with the least error. In machine learning projects, the basis of the work is extracting features from raw data. Finally, we differentiate different features through classifiers. In the present project, images with dimensions of ۲۲۴*۲۲۴ are applied to the network. Most networks use color images, which have ۳ channels, the final dimensions of which are ۳*۲۲۴*۲۲۴. We used the vgg۱۹ network to extract the feature from the image with the highest accuracy. To increase the speed of weight correction operations, batch_size = ۳۰ is considered. ۷۰% of the images were used for network training, ۲۰% for validation and ۱۰% of the data for network testing and evaluation. The speed and accuracy of this project is high.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Maliheh Ghasemzadeh
Department of metallurgical Engineering, Islamic Azad University, Karaj, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :