Klasifikacija voća i povrća na zdrave i bolesne

[neven95]

• Članovi tima:

  Neven Jović ra18/2014, Nikola Skrobonja ra25/2014, Grupa10

• Detaljniji opis problema: Klasifikacija voća i povrća na trule i zdrave. Na osnovu slike voća ili povrća određuje se da li je biljka trula ili je zdrava. U poljoprivredi se sve više koristi klasifikacija proizvoda radi razlike u cenovnom rangu izmedju kvalitetnih i ne kvalitetnih.

• Algoritmi koji se koriste: Koristiće se dva tipa rešavanja problema i kasnije će se porediti efikasnost oba.

  1. Prvi način će biti preko "Transfer learning" tehnike u kojoj će biti korisćen predtrenirani CNN model koji je istreninran na osnovu podataka sa imageNeta i sa čijeg ćemo izlaza koristiti podatke da istreniramo full connected neuronsku mrežu.
  2. Drugi način će biti korišćenjem OpenCV biblioteke i segmentacija boja i full connected neuronske mreže.

• Metrika za poređenje performansi: Koristićemo ugrađenje alate iz biblioteka koji određuju uspešnost modela (npr. cross validation).

• Podaci koji će se koristiti: Koristićemo slike koje ćemo skinuti sa Google Images, labelirati i obraditi pre primene.

Repozitorijum: https://github.com/neven95/soft-computing Asistent: Ivan Perić, @ivan7792

[ivan7792]

Tema odobrena, srećan rad.

U prijavi ste napisati da koristite KNN model. Pretpostavljam da je u pitanju konvolutivna neuronska mreža (CNN), a ne KNN model (k najbližih suseda). Ispravite taj deo da se drugi studenti ne zbune čitajući prijavu.