Klasifikasi Jambu Air Berulat menggunakan Convolutional Neural Network

Jambu air termasuk suku jambu-jambuan atau myrtaceae yang berasal dari Asia Tenggara. Menurut Prihatman, jambu air banyak sekali jenisnya. Jenis jambu air yang banyak ditanam yaitu syzgium aquaeum (jambu air kecil/citra) dan syzgium samarangense (jambu air besar). Penelitian ini menyajikan klasifikasi jambu air berulat dan tidak berulat. Jambu air diambil data citranya menggunakan kamera smartphone. Setelah itu data diubah ukuran pikselnya menjadi 64x64 piksel, tujuannya adalah agar data citra dapat diproses dengan lebih cepat pada saat pelatihan. Data yang digunakan sebanyak 130 data citra yaitu 65 data jambu air berulat dan 65 data jambu air tidak berulat. Dalam melakukan klasifikasi jambu air berulat dan tidak berulat digunakan convolutional neural network dengan rincian masukan, 1 lapisan konvolusi (dengan ukuran filter 8), 1 lapisan subsampling, dan 1 lapisan tersembunyi, 1 lapisan klasifikasi, dan keluaran. Berdasarkan hasil pelatihan, parameter terbaik yang digunakan yaitu epoch sebesar 900 dan laju pelatihan 0.0001. Hasil pengujian dalam penelitian dengan menggunakan metode convolutional neural network mendapatkan tingkat akurasi sebesar 88,3%

Minimal Neural Network Untuk Pengenalan Bendera Negara

Penelitian ini menerapkan TensorFlow pada minimal neural network untuk mengenali citra bendera negara berdasarkan negara asalnya.. Dataset dihimpun dari internet berupa citra yang didominasi bendera sebagai latar depannya, dan berbagai latar seperti langit biru/berawan, latar pepohonan, menghadap kiri atau kanan, berkibar ataupun kuncup. Citra bendera yang mendominasi diperlukan untuk meniadakan prosedur lokalisasi. Sebagai contoh penerapaan, dataset dibatasi pada bendera negaranegara ASEAN. Untuk pengembangannya, cakupan dapat diperluas untuk seluruh negara di dunia. Hasil yang diperoleh memiliki ketepatan 74% terhadap testing image yang digunakan

Traffic sign recognition using convolutional neural networks / Kelio ženklų atpažinimas naudojant neuroninį tinklą

Traffic sign recognition is an important method that improves the safety in the roads, and this system is an additional step to autonomous driving. Nowadays, to solve traffic sign recognition problem, convolutional neural networks (CNN) can be adopted for its high performance well proved for computer vision applications. This paper proposes histogram equalization preprocessing (HOG) and CNN with additional operations – batch normalization, dropout and data augmentation. Several CNN architectures are compared to differentiate how each operation affects the accuracy of CNN model. Experimental results describe the effectiveness of using CNN with proposed operations. Santrauka Kelio ženklų atpažinimas – vienas iš svarbių būdų pagerinti saugumą keliuose. Ši sistema laikoma papildomu autonominio vairavimo žingsniu. Šiandien kelio ženklų atpažinimo problemai spręsti taikomi konvoliuciniai neuroniniai tinklai (KNN) dėl jų našumo, įrodyto vaizdų atpažinimo programose. Šiame straipsnyje siūlomas vaizdų histogramos išlyginimo apdorojimo metodas ir KNN su papildomomis operacijomis – paketo normalizavimas ir neuronų išjungimas / įjungimas. Yra palyginamos kelios KNN architektūros siekiant ištirti, kokią įtaką kiekviena operacija daro KNN modelio tikslumui. Eksperimentiniai rezultatai apibūdina KNN naudojimo efektyvumą su pasiūlytomis operacijomis. Reikšminiai žodžiai: kelio ženklų atpažinimas, vaizdų apdorojimas, klasifikavimas, konvoliucinis neuroninis tinklas, paketo normalizavimas, neuronų išjungimas / įjungimas, eksperimentai

Detecting Trafic Signs by Convolutional Neural Networks

Rad se bavi temom prepoznavanja prometnih znakova korištenjem konvolucijskih neuronskih mreža. Detaljnije su opisane osnove dubokog učenja i neuronskih mreža. Sadrži opis implementacije jednog modela konvolucijske mreže za klasifikaciju 43 vrste prometnih znakova. Također opisani su i razni čimbenici koji utječu na performanse mreže kao što su aktivacijske funkcije, regularizacijske metode, širina i dubina mreže i sl. Predložene su moguće buduće nadogradnje implementacije.The paper deals with the topic of traffic sign recognition using convolutional neural networks. The basics of deep learning and neural networks are described in more detail. It contains a description of the implementation of a convolutional network model for the classification of 43 types of traffic signs. Various factors that affect the network performance are also described, such as activation functions, regularization methods, network width and depth, etc. Possible future implementation upgrades are suggested

Detecting Trafic Signs by Convolutional Neural Networks

Rad se bavi temom prepoznavanja prometnih znakova korištenjem konvolucijskih neuronskih mreža. Detaljnije su opisane osnove dubokog učenja i neuronskih mreža. Sadrži opis implementacije jednog modela konvolucijske mreže za klasifikaciju 43 vrste prometnih znakova. Također opisani su i razni čimbenici koji utječu na performanse mreže kao što su aktivacijske funkcije, regularizacijske metode, širina i dubina mreže i sl. Predložene su moguće buduće nadogradnje implementacije.The paper deals with the topic of traffic sign recognition using convolutional neural networks. The basics of deep learning and neural networks are described in more detail. It contains a description of the implementation of a convolutional network model for the classification of 43 types of traffic signs. Various factors that affect the network performance are also described, such as activation functions, regularization methods, network width and depth, etc. Possible future implementation upgrades are suggested

Detecting Trafic Signs by Convolutional Neural Networks

Rad se bavi temom prepoznavanja prometnih znakova korištenjem konvolucijskih neuronskih mreža. Detaljnije su opisane osnove dubokog učenja i neuronskih mreža. Sadrži opis implementacije jednog modela konvolucijske mreže za klasifikaciju 43 vrste prometnih znakova. Također opisani su i razni čimbenici koji utječu na performanse mreže kao što su aktivacijske funkcije, regularizacijske metode, širina i dubina mreže i sl. Predložene su moguće buduće nadogradnje implementacije.The paper deals with the topic of traffic sign recognition using convolutional neural networks. The basics of deep learning and neural networks are described in more detail. It contains a description of the implementation of a convolutional network model for the classification of 43 types of traffic signs. Various factors that affect the network performance are also described, such as activation functions, regularization methods, network width and depth, etc. Possible future implementation upgrades are suggested