Startsida
Hjälp
Sök i LIBRIS databas

     

 

Sökning: onr:8npd1tkk6qtr6kcf > A CNN Based Model f...

A CNN Based Model for Venomous and Non-venomous Snake Classification [Elektronisk resurs]

Progga, Nagifa Ilma (författare)
1st International Conference on Applied Intelligence and Informatics (AII 2021), Nottingham, UK (online), July 30-31, 2021 
Rezoana, Noortaz (författare)
Hossain, Mohammad Shahadat (författare)
Islam, Raihan Ul, 1981- (författare)
Andersson, Karl, 1970- (författare)
Luleå tekniska universitet Institutionen för system- och rymdteknik (utgivare)
Publicerad: Springer, 2021
Engelska.
Serie: Communications in Computer and Information Science, 1865-0929 1865-0929
Ingår i: Applied Intelligence and Informatics. ; 216-231
Läs hela texten
Läs hela texten
Läs hela texten
  • E-bok
Sammanfattning Ämnesord
Stäng  
  • Snakes are curved, limbless, warm blooded reptiles of the phylum serpents. Any characteristics, including head form, body shape, physical appearance, texture of skin and eye structure, might be used to individually identify nonvenomous and venomous snakes, that are not usual among non-experts peoples. A standard machine learning methodology has also been used to create an automated categorization of species of snake dependent upon the photograph, in which the characteristics must be manually adjusted. As a result, a Deep convolutional neural network has been proposed in this paper to classify snakes into two categories: venomous and non-venomous. A set of data of 1766 snake pictures is used to implement seven Neural network with our proposed model. The amount of photographs even has been increased by utilizing various image enhancement techniques. Ultimately, the transfer learning methodology is utilized to boost the identification process accuracy even more. Five-fold cross-validating for SGD optimizer shows that the proposed model is capable of classifying the snake images with a high accuracy of 91.30%. Without Cross validation the model shows 90.50% accuracy. 

Ämnesord

Natural Sciences  (hsv)
Computer and Information Sciences  (hsv)
Computer Sciences  (hsv)
Naturvetenskap  (hsv)
Data- och informationsvetenskap  (hsv)
Datavetenskap (datalogi)  (hsv)
Pervasive Mobile Computing  (ltu)
Distribuerade datorsystem  (ltu)

Genre

government publication  (marcgt)

Indexterm och SAB-rubrik

Snake
CNN
Data augmentation
Deep learning
Transfer learning
Cross validation
Inställningar Hjälp

Uppgift om bibliotek saknas i LIBRIS

Kontakta ditt bibliotek, eller sök utanför LIBRIS. Se högermenyn.

Om LIBRIS
Sekretess
Hjälp
Fel i posten?
Kontakt
Teknik och format
Sök utifrån
Sökrutor
Plug-ins
Bookmarklet
Anpassa
Textstorlek
Kontrast
Vyer
LIBRIS söktjänster
SwePub
Uppsök

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

Copyright © LIBRIS - Nationella bibliotekssystem

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy