A fruits recognition system based on a modern deep learning technique

A fruits recognition system based on a modern deep learning technique

Dades bibliogràfiques
Parent link:	Journal of Physics: Conference Series Vol. 1327 : Innovations in Non-Destructive Testing (SibTest 2019).— 2019.— [012050, 5 р.]
Autor principal:	Dang Thi Phuong Chung
Autor corporatiu:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет
Altres autors:	Dinh Van Tai
Sumari:	Title screen The popular technology used in this innovative era is Computer vision for fruit recognition. Compared to other machine learning (ML) algorithms, deep neural networks (DNN) provide promising results to identify fruits in images. Currently, to identify fruits, different DNN-based classification algorithms are used. However, the issue in recognizing fruits has yet to be addressed due to similarities in size, shape and other features. This paper briefly discusses the use of deep learning (DL) for recognizing fruits and its other applications. The paper will also provide a concise explanation of convolution neural networks (CNNs) and the EfficientNet architecture to recognize fruit using the Fruit 360 dataset. The results show that the proposed model is 95% more accurate.
Idioma:	anglès
Publicat:	2019
Matèries:	электронный ресурс труды учёных ТПУ системы распознавания фрукты компьютерное зрение алгоритмы машинное обучение идентификация изображения нейронные сети сверточные нейронные сети
Accés en línia:	https://doi.org/10.1088/1742-6596/1327/1/012050 http://earchive.tpu.ru/handle/11683/57042
Format:	Electrònic Capítol de llibre
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=661313

Ítems similars

Разработка алгоритма распознавания ответов в бланках ЕГЭ с помощью свёрточной нейронной сети
per: Имигеев Е. И.
Publicat: (2018)

Перспективные нейронные сети для реализации на ПЛИС
per: Береснев А. П. Алексей Павлович
Publicat: (2018)

Исследование сверточной нейронной сети небольшой архитектуры для распознавания жестов
per: Мамонова Т. Е. Татьяна Егоровна
Publicat: (2019)

Шаблоны и практика глубокого обучения
per: Ферлитш Э.
Publicat: (Москва, ДМК Пресс, 2022)

Анализ эффективности компактных моделей сверточных нейронных сетей класса YOLO при решении задачи классификации объектов на изображениях
per: Беляев С. И.
Publicat: (2023)

Исследование архитектуры сети YOLO для детектирования объектов на изображениях
per: Береснев А. П. Алексей Павлович
Publicat: (2018)

Распознавание и классификация диабетической ретинопатии на снимках с низкой степенью доверия
per: Ванюшин И. С. Иван Сергеевич
Publicat: (2018)

Analysis and diagnosis of cystic fibrosis of the lungs with improved deep learning techniques
per: Francis N. J.
Publicat: (2020)

Я в БПЛА для распознавания дронов
per: Гелимов А. И.
Publicat: (2024)

Implementation of 14 bits floating point numbers of calculating units for neural network hardware development
Publicat: (2017)

Распознавание жестов рук в режиме реального времени
per: Булыгин Д. А. Дмитрий Александрович
Publicat: (2020)

Computing unite of a mobile computer vision system
per: Zoev I. V. Ivan Vladimirovich
Publicat: (2021)

Нейросетевые технологии учебное пособие
per: Филиппов Ф. В.
Publicat: (Санкт-Петербург, СПбГУТ им. М.А. Бонч-Бруевича, 2020)

Программирование глубоких нейронных сетей на языке Python учебное пособие
per: Цуканова Н. И. Нина Ивановна
Publicat: (Москва, КУРС, 2022)

Сверточная нейронная сеть для классификации без использования дополнительных библиотек
per: Адаричев В. С.
Publicat: (2020)

Детектирование трудноразличимых объектов с применением свёрточной нейронной сети YOLO Nan
per: Беляев С. И.
Publicat: (2022)

Система компьютерного зрения для оценки динамики сепарации скважной жидкости
per: Цавнин А. В. Алексей Владимирович
Publicat: (2021)

Реализация сверточной нейронной сети на архитектуре YOLOv4 с использованием библиотеки PyTorch
per: Марков Н. Г. Николай Григорьевич
Publicat: (2021)

Применение методов глубокого обучения для создания анимации лица на основе речи
per: Спицын В. Г. Владимир Григорьевич
Publicat: (2021)

Использование свёрточных нейронных сетей в задаче распознавания лиц на изображениях
per: Казиев А. Б.
Publicat: (2016)

Цифровая обработка изображений и распознавание образов пособие
per: Лукашевич М. М.
Publicat: (БГУИР, БГУИР, 2023)

Системный анализ и обработка информации в интеллектуальных системах
per: Обухов А. Д.
Publicat: (Тамбов, ТГТУ, 2020)

Диагностика сварных соединений с использованием нейросетевых технологий
per: Тарасов Б. В.
Publicat: (2025)

Решение задачи распознавания ног пешеходов с помощью нейронной сети YOLOv4
per: Мамонова Т. Е. Татьяна Егоровна
Publicat: (2022)

Интеллектуальные системы учебное пособие
per: Тюгашев А. А.
Publicat: (Самара, СамГУПС, 2020)

Распознавание моторных образов на электроэнцефалограммахс применением свёрточных нейронных сетей
per: Брагин А. Д. Александр Дмитриевич
Publicat: (2020)

Проектирование сверточных нейронных сетей для распознования рукописных символов
per: Попова Е. С.
Publicat: (2016)

Библиотека Keras – инструмент глубокого обучения. Реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlow
per: Антонио Д.
Publicat: (Москва, ДМК Пресс, 2018)

Детектирование лиц с помощью сверточной нейронной сети
per: Калиновский И. А. Илья Андреевич
Publicat: (2013)

Predicting shear wave velocity from conventional well logs with deep and hybrid machine learning algorithms
Publicat: (2023)

Управление инвалидной коляской с использованием электрических сигналов головного мозга
per: Дроганов Д. И.
Publicat: (2018)

Детектирование летающих объектов на изображениях с помощью свёрточных нейронных сетей семейства YOLO
per: Мунько А. С.
Publicat: (2023)

Система распознавания символов с помощью искусственной нейронной сети
per: Рот В. И.
Publicat: (2016)

Технологии программной реализации нейросетевых моделей учеб. пособие
per: Толмачев С. Г.
Publicat: (Санкт-Петербург, ГУАП, 2022)

Гибридная модель на основе U-Net в задачах геологической визуализации
per: Денисов В. И.
Publicat: (2025)

Классификация текста на изображениях реальных сцен при помощи сверточных нейронных сетей
per: Исаев Е. А.
Publicat: (2019)

Применение нейронных сетей для определения расположения ключевых точек лица на изображениях
per: Минаева О. И.
Publicat: (2018)

Классификация пихты, поврежденной уссурийским полиграфом, по снимкам С БПЛА с использованием нейронной сети U-Net
per: Маслов К. А.
Publicat: (2020)

Нейросетевые методы обработки информации
per: Толмачев С. Г.
Publicat: (Санкт-Петербург, БГТУ "Военмех" им. Д.Ф. Устинова, 2021)

A comparative analysis between image segmentation architectures: U-Net and U-Net++
per: Aksenov S. V. Sergey Vladimirovich
Publicat: (2021)