prikaz prve stranice dokumenta Mobilna aplikacija za klasifikaciju vrste cvijeća sa slike korištenjem metoda dubokog učenja
Rad nije dostupan
završni rad
Mobilna aplikacija za klasifikaciju vrste cvijeća sa slike korištenjem metoda dubokog učenja
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. urn:nbn:hr:168:511502
Raić, Luka
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Raić, L. (2024). Mobilna aplikacija za klasifikaciju vrste cvijeća sa slike korištenjem metoda dubokog učenja (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:511502

Raić, Luka. "Mobilna aplikacija za klasifikaciju vrste cvijeća sa slike korištenjem metoda dubokog učenja." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:511502

Raić, Luka. "Mobilna aplikacija za klasifikaciju vrste cvijeća sa slike korištenjem metoda dubokog učenja." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:511502

Raić, L. (2024). 'Mobilna aplikacija za klasifikaciju vrste cvijeća sa slike korištenjem metoda dubokog učenja', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 27.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:511502

Raić L. Mobilna aplikacija za klasifikaciju vrste cvijeća sa slike korištenjem metoda dubokog učenja [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2024 [pristupljeno 27.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:511502

L. Raić, "Mobilna aplikacija za klasifikaciju vrste cvijeća sa slike korištenjem metoda dubokog učenja", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:511502

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:511502
Podaci o radu
NaslovMobilna aplikacija za klasifikaciju vrste cvijeća sa slike korištenjem metoda dubokog učenja
Naslov (engleski)Mobile application for flower species classification from an image using deep learning methods
AutorLuka Raić
MentorAlan Jović (mentor)
Član povjerenstvaAlan Jović (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaHrvoje Nuić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaEda Jovičić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2024-07-05, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
U ovom završnom radu predstavljena je mobilna aplikacija koja omogućuje klasifikaciju slika cvijeća pomoću ugrađenog modela dubokog učenja. U sklopu učenja korišten je podatkovni skup Oxford 102 Flower koji sadrži 102 kategorije različitih cvjetova koji se često mogu naći u Ujedinjenom Kraljevstvu. Za razvoj modela dubokog učenja korištena su dvije arhitekture: višeslojni perceptron i konvolucijska neuronska mreža. Model zasnovan na arhitekturi višeslojnog perceptrona je na skupu za testiranje imao točnost od 39,15%, dok je model zasnovan na arhitekturi konvolucijske neuronske mreže imao točnost od 72,10% pa je on ugrađen u aplikaciju. Sama mobilna aplikacija je napisana u programskom jeziku Kotlin te je namijenjena za operacijski sustav Android.
Sažetak (engleski)
In this bachelor thesis, a mobile application that enables flower image classification using an embedded deep learning model is presented. The Oxford 102 Flower dataset, which contains 102 categories of different flowers commonly found in the United Kingdom, was used for training. Two architectures were used for the development of the deep learning model: a multilayer perceptron and a convolutional neural network. The model based on the multilayer perceptron architecture achieved an accuracy of 39.15% on the test set, while the model based on the convolutional neural network architecture achieved an accuracy of 72.10%, and thus it was integrated into the application. The mobile application itself is written in the Kotlin programming language and is intended for the Android operating system.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:511502
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2024-10-12 21:58:56