Image classification with deep convolutional neural network using TensorFlow and transfer of learning
Other Title(s)
تصنيف الصور مع الشبكة العصبية التلافيفية العميقة باستخدام تينسورفلوونقل التعلم
Joint Authors
Ali, Asil Sami
Abd al-Munim, Mithil Imad al-Din
Source
Journal of the College of Education for Women
Issue
Vol. 31, Issue 2 (30 Jun. 2020), pp.156-171, 16 p.
Publisher
University of Baghdad College of Education for Women
Publication Date
2020-06-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
16
Main Subjects
Topics
Abstract AR
حققت خوارزمية التعلم العميق مؤخرا 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 و الصور ليست SAR)، أستخدم نقل التعلم متبوعا بأساليب الضبط الدقيق في مخطط التصنيف هذا.
تم استخدام بنيات مدربة مسبقا على قاعدة بيانات الصور المعروفهImageNet، تم استخدام نموذج VGG 16 بالفعل كمستخرج ميزات و تم تدريب مصنف جديد بناءً على الميزات المستخرجة.
تركز بيانات الإدخال بشكل أساسي على مجموعة البيانات التي تتكون من خمس فئات فئة صور الرادارSAR (المنازل) و فئات الصور ليستSAR (القطط و الكلاب و الخيول و البشر).
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٪ و تحصل انواع آخرى من الفئات بمتوسط درجات 90٪ و ما فوق.
Abstract EN
The deep learning algorithm has recently achieved a lot of success, especially in the field of computer vision.
This research aims to describe the classification method applied to the dataset of multiple types of images (Synthetic Aperture Radar (SAR) images and non-SAR images).
In such a classification, transfer learning was used followed by fine-tuning methods.
Besides, pre-trained architectures were used on the known image database ImageNet.
The model VGG16 was indeed used as a feature extractor and a new classifier was trained based on extracted features.
The input data mainly focused on the dataset consist of five classes including the SAR images class (houses) and the non-SAR images classes (Cats, Dogs, Horses, and Humans).
The Convolutional Neural Network (CNN) has been chosen as a better option for the training process because it produces a high accuracy.
The final accuracy has reached 91.18% in five different classes.
The results are discussed in terms of the probability of accuracy for each class in the image classification in percentage.
Cats class got 99.6 % , while houses class got 100 % .
Other types of classes were with an average score of 90 % and above.
American Psychological Association (APA)
Ali, Asil Sami& Abd al-Munim, Mithil Imad al-Din. 2020. Image classification with deep convolutional neural network using TensorFlow and transfer of learning. Journal of the College of Education for Women،Vol. 31, no. 2, pp.156-171.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-975872
Modern Language Association (MLA)
Ali, Asil Sami& Abd al-Munim, Mithil Imad al-Din. Image classification with deep convolutional neural network using TensorFlow and transfer of learning. Journal of the College of Education for Women Vol. 31, no. 2 (Jun. 2020), pp.156-171.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-975872
American Medical Association (AMA)
Ali, Asil Sami& Abd al-Munim, Mithil Imad al-Din. Image classification with deep convolutional neural network using TensorFlow and transfer of learning. Journal of the College of Education for Women. 2020. Vol. 31, no. 2, pp.156-171.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-975872
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 170-171
Record ID
BIM-975872