prikaz prve stranice dokumenta Klasifikacija biljnih vrsta iz slika biljaka temeljena na dubokom učenju
Rad nije dostupan
diplomski rad
Klasifikacija biljnih vrsta iz slika biljaka temeljena na dubokom učenju
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. urn:nbn:hr:168:819419
Tišljar, Marija
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Tišljar, M. (2024). Klasifikacija biljnih vrsta iz slika biljaka temeljena na dubokom učenju (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:819419

Tišljar, Marija. "Klasifikacija biljnih vrsta iz slika biljaka temeljena na dubokom učenju." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:819419

Tišljar, Marija. "Klasifikacija biljnih vrsta iz slika biljaka temeljena na dubokom učenju." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:819419

Tišljar, M. (2024). 'Klasifikacija biljnih vrsta iz slika biljaka temeljena na dubokom učenju', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 22.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:819419

Tišljar M. Klasifikacija biljnih vrsta iz slika biljaka temeljena na dubokom učenju [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2024 [pristupljeno 22.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:819419

M. Tišljar, "Klasifikacija biljnih vrsta iz slika biljaka temeljena na dubokom učenju", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:819419

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:819419
Podaci o radu
NaslovKlasifikacija biljnih vrsta iz slika biljaka temeljena na dubokom učenju
Naslov (engleski)Classification of plant species from plant images based on deep learning
AutorMarija Tišljar
MentorAlan Jović (mentor)
Član povjerenstvaAlan Jović (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaJan Šnajder (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMarko Čupić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2024-02-19, Hrvatska
Sažetak
Učenje modela na skupu podataka sa velikom neuravnoteženosti klasa je izazovan problem. Ovaj rad kroz niz eksperimenata i analizu rezultata dolazi do zaključka da augmentacija podataka igra važnu ulogu u povećanju robusnosti i točnosti modela. Tehnika naduzorkovanja, također se pokazala efikasnom u rješavanju problema neuravnoteženosti klasa, doprinoseći boljem prepoznavanju manje zastupljenih klasa. Odabrana arhitektura modela, ResNet50, u kombinaciji s augmentacijom i optimizacijom hiperparametara, pokazala se uspješnom u postizanju visoke točnosti klasifikacije, dosegavši klasifikacijsku točnost od približno 81 %, što je usporedivo sa srodnim rezultatima iz literature. Dodatno, razvoj web aplikacije omogućio je interakciju korisnika s modelom u stvarnom vremenu.
Sažetak (engleski)
Training models on a dataset with significant class imbalance is a challenging problem. This thesis, through a series of experiments and result analysis, concludes that data augmentation plays an important role in enhancing the robustness and accuracy of the model. The technique of oversampling has also proved effective in addressing the problem of class imbalance, contributing to better recognition of less represented classes. The chosen model architecture, ResNet50, combined with data augmentation and hyperparameter optimization, has been successful in achieving high classification accuracy, reaching accuracy of 81 %, which is comparable to the results of related work. Furthermore, the development of a web application has enabled real-time user interaction with the model.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:819419
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2024-03-28 07:55:37