Görüntü Sınıflandırma [closed]

Görüntü Sınıflandırma

Bu ödevin amacı, elle çizilmiş temel devre şeması bileşenlerini sınıflandırmak için derin öğrenme mimarilerini eğitmek ve test etmektir. Veri kümesi, elle çizilmiş temel devre şeması bileşenlerinin görüntülerini içerir. Her sınıfın yaklaşık 200 elle çizilmiş sembolü vardır. Verisetinde voltmetre, batarya, diod vb. 7 farklı sınıf bulunmaktadır.  Projede, KNN, Decision Tree, Naïve Bayes ve SVM sınıflandırma algoritmaları kullanılacaktır.  Projede, görüntü verilerinin boyutu öncelikle 28x28 olarak ayarlanmalıdır. Sonrasında her bir görüntü 1 boyutu bir vektöre dönüştürülmelidir.  Projede, görüntü verilerine ait vektörler için normalizasyon yapılmalıdır.  5-fold cross validation uygulanarak training ve test kümeleri ayarlanmalıdır.  KNN algoritması için en az iki farklı uzaklık ölçümü kullanılmalıdır. Aynı zamanda, k değeri 3, 5, 7 olarak ayarlanarak, tüm k değerleri için öğrenme gerçekleştirilmelidir.  Sınıflandırma algoritmalarının sonuçlarına ait aşağıdaki tablo doldurulmalıdır.  Her sınıflandırma sonucuna ait karmaşılık matrisi (confusion matrix) plot fonksiyonu kullanarak resim halinde raporda verilmelidir.  Tek bir Decision Tree’ye ait karar ağacı çizdirilmelidir.

Görüntü Sınıflandırma

source https://stackoverflow.com/questions/77489712/g%c3%b6r%c3%bcnt%c3%bc-s%c4%b1n%c4%b1fland%c4%b1rma