Clasificación de especies de flores usando técnicas de deep learning
Espinosa Ruiz, Cristian
Vilariño Freire, Fernando, dir. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació)
Universitat Autònoma de Barcelona. Escola d'Enginyeria

Additional title:	Classification of flower species using deep learning techniques
Additional title:	Classificació d'espècies de flors usant tècniques de deep learning
Date:	2018-07-02
Abstract:	La predicció i classificació d'espècies de flors és difícil per a la majoria dels humans ja que es requereix d'un gran coneixement sobre la matèria i molts anys d'aprenentatge i observació. Aquest projecte utilitza tècniques de Deep Learning per a la classificació d'imatges de flors. La xarxa neuronal convolucional s'ha entrenat amb diferents conjunts d'imatges, en concret amb Oxford 17, Oxford 102 i PlantNet amb 10. 000 espècies diferents de flors amb un total de 2. 600. 000 imatges. Per donar valor a aquesta xarxa neuronal s'ha creat una aplicació per iOS perquè qualsevol usuari pot identificar flors des de la càmera del seu mòbil i veure / compartir amb altres usuaris.
Abstract:	La predicción y clasificación de especies de flores es difícil para la mayoría de los humanos ya que se requiere de un gran conocimiento sobre la materia y muchos años de aprendizaje y observación. Este proyecto utiliza técnicas de Deep Learning para la clasificación de imágenes de flores. La red neuronal convolucional se ha entrenado con diferentes conjuntos de imágenes, en concreto con Oxford 17, Oxford 102 y PlantNet con 10. 000 especies diferentes de flores con un total de 2. 600. 000 imágenes. Para dar valor a esta red neuronal se ha creado una aplicación para iOS para que cualquier usuario puede identificar flores desde la cámara de su móvil y ver/compartir con otros usuarios.
Abstract:	The prediction and classification of flower species is difficult for most humans that requires great knowledge about the subject and many years of learning and observation. This project uses deep learning techniques for the classification of flower images. The convolutional neuronal network has been trained with different sets of images, specifically with Oxford 17, Oxford 102 and PlantNet with 10,000 different flower species with a total of 2,600,000 images. To give value to this neural network, an iOS application has been created that can be identified from the camera of your mobile phone and viewed / shared with other users.
Rights:	Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, i la comunicació pública de l'obra, sempre que no sigui amb finalitats comercials, i sempre que es reconegui l'autoria de l'obra original. No es permet la creació d'obres derivades.
Language:	Castellà
Studies:	Grau en Enginyeria Informàtica [2502441]
Study plan:	Enginyeria Informàtica [958]
Document:	Treball final de grau ; Text
Subject area:	Menció Computació
Subject:	Flors ; CNN ; Classificació ; Aprenentatge automàtic ; Predicció ; Xarxes neuronals ; Ios ; CoreML ; Flores ; Classificación ; Aprendizaje automático ; Predicción ; Redes neuronales ; Flowers ; Classification ; Machine learning ; Prediction ; Neural Network

10 p, 5.0 MB

The record appears in these collections:
Research literature > Bachelor's degree final project > School of Engineering. TFG