HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

Classification d'images pour 10 espèces différentes de singes en utilisant un CNN

Dharanikota Rajendra Kamal and Kamaljeet Singh Mann. Western University of Ontario Emmanuel Maduwuba

Résumé

Le principal objectif de ce projet consiste à réaliser une classification d’images à très fine granularité en appliquant une architecture d’apprentissage automatique adaptée à l’ensemble d’images contenu dans le jeu de données. Le jeu de données choisi fait partie d’une compétition Kaggle et est extrait de la cladogramme des singes issue de Wikipedia. Il comprend 10 espèces différentes de singes, dont la classification doit être effectuée à l’aide d’une architecture d’apprentissage automatique enrichie par des techniques de traitement d’images. Après une brève exploration et l’évaluation de plusieurs architectures, le réseau de neurones convolutif (CNN) s’est révélé être la solution la plus appropriée.


Créer de l'IA avec l'IA

De l'idée au lancement — accélérez votre développement IA avec le co-codage IA gratuit, un environnement prêt à l'emploi et le meilleur prix pour les GPU.

Codage assisté par IA
GPU prêts à l’emploi
Tarifs les plus avantageux

HyperAI Newsletters

Abonnez-vous à nos dernières mises à jour
Nous vous enverrons les dernières mises à jour de la semaine dans votre boîte de réception à neuf heures chaque lundi matin
Propulsé par MailChimp
Classification d'images pour 10 espèces différentes de singes en utilisant un CNN | Articles | HyperAI