RepConv : a novel architecture for image scene classification on Intel scenes dataset
المؤلفون المشاركون
Suudi, Muhammad
Afifi, Yasamin M.
Badr, Najwa L.
المصدر
International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences
العدد
المجلد 22، العدد 2 (31 مايو/أيار 2022)، ص ص. 63-73، 11ص.
الناشر
جامعة عين شمس كلية الحاسبات و المعلومات
تاريخ النشر
2022-05-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
Image understanding and scene classification are keystone tasks in computer vision.
the advancement of technology and the abundance of available datasets in the field of image classification and recognition study provide plenty of attempts for advancement.
in the scene classification problem, transfer learning is commonly utilized as a branch of machine learning.
despite existing machine learning models' superior performance in image interpretation and scene classification, there are still challenges to overcome.
the weights and current models aren't suitable in most circumstances.
instead of using the weights of data-dependent models, in this work, a novel machine learning model for the scene classification task is provided that converges rapidly.
the proposed model has been tested on the Intel scenes dataset for a comprehensive evaluation of our model.
the proposed model RepConv over-performed four existing benchmark models in a low number of epochs and training parameters, and it achieved 93.55 ± 0.11, 75.54 ± 0.14 accuracies for training and validation data respectively.
furthermore, re-categorization of the data set is performed for a new classification problem that is not previously reported in the literature (natural scenes ; real scenes).
the accuracy of the proposed model on the binary model was 98.08 ± 0.05 on training data and 92.70 ± 0.08 on validation data which is not reported previously in any other publication.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Suudi, Muhammad& Afifi, Yasamin M.& Badr, Najwa L.. 2022. RepConv : a novel architecture for image scene classification on Intel scenes dataset. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences،Vol. 22, no. 2, pp.63-73.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1373829
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Suudi, Muhammad…[et al.]. RepConv : a novel architecture for image scene classification on Intel scenes dataset. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences Vol. 22, no. 2 (May. 2022), pp.63-73.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1373829
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Suudi, Muhammad& Afifi, Yasamin M.& Badr, Najwa L.. RepConv : a novel architecture for image scene classification on Intel scenes dataset. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences. 2022. Vol. 22, no. 2, pp.63-73.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1373829
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 73
رقم السجل
BIM-1373829
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر