МЕТОДОЛОГИЯ КЛАССИФИКАЦИИ ПОРОД ДЕРЕВЬЕВ БОРЕАЛЬНЫХ ЛЕСОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АРХИТЕКТУРЫ EFFICIENTNET ИСКУСТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
2024
Овсянников А.В.
Русский. В статье предложена методология классификации пород деревьев бореальных насаждений путем анализа цифровых трехканальных снимков (RGB) свёрточной искусственной нейронной сетью. Приведены поэтапные рекомендации к отбору и составлению рабочего набора данных (dataset), предложены критерии отбора отдельных деревьев (объектов), описано обоснование выбора бореальных насаждений для тренировки и отладки модели искусственной нейронной сети. Рассмотрена возможность добавления тренировочных пород (классов) при использовании трансфертного обучения при применении искусственного интеллекта. Приведена апробация методики с использованием бесплатной среды программирования Google Colab, задействованы мощности TPU для обучения и анализа искусственным интеллектом [5]. Рассмотрена возможность имплементации архитектуры свёрточной нейронной сети Efficient-B0 для классификации древесных пород, получен результат 78% точности при определении на тестовом наборе данных. Дан совет по недопущению переобучения (overfiting) модели нейронной свёрточной сети.
Показать больше [+] Меньше [-]Ключевые слова АГРОВОК
Библиографическая информация
Эту запись предоставил Cifra Ltd
