Naslov: | Prepoznava invazivnih polžev z uporabo globokega učenja : diplomsko delo |
---|
Avtorji: | ID Herodež, Kristjan (Avtor) ID Fister, Iztok (Mentor) Več o mentorju...  ID Vrbančič, Grega (Komentor) |
Datoteke: | VS_Herodez_Kristjan_2023.pdf (3,43 MB) MD5: CEE85F65B035B64FCD6B580C0B378141
|
---|
Jezik: | Slovenski jezik |
---|
Vrsta gradiva: | Diplomsko delo/naloga |
---|
Tipologija: | 2.11 - Diplomsko delo |
---|
Organizacija: | FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
|
---|
Opis: | Zaključno delo se osredotoča na podvejo umetne inteligence, ki se imenuje strojno učenje. V zaključnem delu predstavljamo uporabo in implementacijo strojnega učenja na različnih področjih. Znotraj zaključnega dela se podrobneje osredotočamo na pametno kmetijstvo, katerega osrednja tematika v tej nalogi je odkrivanje škodljivcev, ki so v našem primeru polži Arion rufus. Kot rešitev problema je predstavljeno globoko učenje oz. uporaba konvolucijskih nevronskih mrež. V ta namen omenimo tudi različne pristope za učenje modelov računalniškega vida. Rešitev smo našli v pristopu YOLO (You only look once) v katerem smo izdelali naš model vida in ga primerjali s podobno študijo. |
---|
Ključne besede: | Arion rufus, Globoko učenje, Pametno kmetijstvo, Umetna inteligenca |
---|
Kraj izida: | Maribor |
---|
Kraj izvedbe: | Maribor |
---|
Založnik: | [K. Herodež] |
---|
Leto izida: | 2023 |
---|
Št. strani: | 1 spletni vir (1 datoteka PDF (IX, 46 f.)) |
---|
PID: | 20.500.12556/DKUM-85437  |
---|
UDK: | 004.85(043.2) |
---|
COBISS.SI-ID: | 171251203  |
---|
Datum objave v DKUM: | 05.10.2023 |
---|
Število ogledov: | 329 |
---|
Število prenosov: | 54 |
---|
Metapodatki: |  |
---|
Področja: | KTFMB - FERI
|
---|
:
|
Kopiraj citat |
---|
| | | Skupna ocena: | (0 glasov) |
---|
Vaša ocena: | Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom. |
---|
Objavi na: |  |
---|
Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše
podrobnosti ali sproži prenos. |