Klasyfikacja obrazów CIFAR-10

Data utworzenia: 2025-02-07

Opis projektu

Ten projekt implementuje zaawansowaną architekturę Konwolucyjnej Sieci Neuronowej (CNN) do klasyfikacji obrazów przy użyciu zbioru danych CIFAR-10. Badanie koncentruje się na rozwoju i optymalizacji modelu deep learning zdolnego do dokładnej klasyfikacji obrazów w 10 różnych kategoriach. Poprzez systematyczne eksperymenty z różnymi architekturami sieci, technikami augmentacji danych i optymalizacją hiperparametrów, projekt demonstruje jak zbudować solidny system Computer Vision. Implementacja wykorzystuje frameworki TensorFlow i Keras, stosując najlepsze praktyki w projektowaniu CNN, w tym warstwy konwolucyjne, operacje pooling, batch normalization i regularyzację dropout. Projekt podkreśla znaczenie strategii cross-validation i metryk ewaluacji modelu do tworzenia uogólnialnego modelu klasyfikacji z wysoką dokładnością na niewidzianych danych.

Główne funkcjonalności

• Implementacja niestandardowych architektur CNN do zadań klasyfikacji obrazów
• Zastosowanie technik augmentacji danych w celu zwiększenia odporności modelu i zapobiegania overfittingowi
• Optymalizacja hiperparametrów przy użyciu RandomSearch do identyfikacji optymalnych konfiguracji modelu
• Implementacja K-Fold cross-validation dla zapewnienia wiarygodnej ewaluacji modelu
• Wykorzystanie early stopping i planowania learning rate dla poprawy efektywności treningu
• Kompleksowa ewaluacja modelu przy użyciu macierzy pomyłek, precision, recall i F1-score
• Wizualizacja wydajności modelu, map cech i wyników klasyfikacji
• Analiza porównawcza różnych architektur modeli i ich metryk wydajności

Umiejętności

• Python
• TensorFlow
• Keras
• Augmentation
• CNN
• RandomSearch
• Scikit-learn
• NumPy
• KFold
• LaTeX

Raport projektu

Możesz pobrać i przejrzeć kompletny raport projektu ze szczegółową metodologią i wynikami tutaj: Raport klasyfikacji obrazów CIFAR-10

Zdjęcia