Ground texture classification with deep learning

Abstract

26th IEEE Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2018; Altın Yunus Resort ve Thermal Hotel, Izmir; Turkey; 2 May 2018 through 5 May 2018Bu çalışmada ImageNet veri setinde daha önceden eğitilmiş farklı mimarideki derin sinir ağlarının transfer öğrenmesi yolu ile zemin dokularının sınıflandırılması için kullanılması araştırılmıştır. Yedi farklı zeminden toplanan görüntüler ile yeni bir zemin dokusu veri seti oluşturulmuştur. Bu veri seti ile derin sinir ağları kısmen ya da mümkün olduğunda tüm katmanlarıyla yeniden eğitilmiştir. Sonuçlar küçük imgeler kullanıldığında bile zemin dokularının başarıyla sınıflandırıldığını göstermektedir.In this study, we investigate the use of transfer learning on various deep neural network architectures pretained on the ImageNet data set for ground texture classification purposes. We introduce a new ground texture data set collected from seven different areas. We retrain deep neural network's last layer or when possible the full set of layers on this data set. The results show that it is possible to discriminate the ground textures even when very small images are used