تصنيف الصور مع الشبكة العصبية التلافيفية العميقة باستخدام تينسور فلو ونقل التعلم

حققت خوارزمية التعلم العميق مؤخرًا الكثير من النجاح خاصة في مجال رؤية الكمبيوتر.يهدف البحث الحالي إلى وصف طريقة التصنيف المطبقة على مجموعة البيانات الخاصة بأنواع متعددة من الصور (صور الرادار ذي الفجوة المركبةSAR والصور ليست SAR) ، أستخدم نقل التعلم متبوعًا بأساليب الضبط الدقيق في مخطط التصنيف هذا . تم استخدام بنيات مدربة مسبقًا على قاعدة بيانات الصور المعروفهImageNet، تم استخدام نموذج VGG 16 بالفعل كمستخرج ميزات وتم تدريب مصنف جديد بناءً على الميزات المستخرجة .تركز بيانات الإدخال بشكل أساسي على مجموعة البيانات التي تتكون من خمس فئات فئة صور الرادارSAR (المنازل) وفئات الصور ليستSAR (القطط والكلاب والخيول والبشر). تم اختيار الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) كخيار أفضل لـعملية التدريب لانها نتجت عن دقة عالية. لقد وصلنا إلى الدقة النهائية بنسبة 91.18٪ في خمس فئات مختلفة. تتم مناقشة النتائج من حيث احتمالية الدقة لكل فئة في تصنيف الصورة بالنسبة المئوية. تحصل فئة القطط على 99.6٪ ، بينما تحصل فئة المنازل على 100٪ وتحصل انواع آخرى من الفئات بمتوسط درجات 90٪ وما فوق.