0% Complete
فارسی
Home
/
دوازدهمین کنفرانس بین المللی فناوری اطلاعات و دانش
An Improved Image Classification Based In Feature Extraction From Convolutional Neural Network: Application To Flower Classification
Authors :
Faeze Sadati
1
Behrooz Rezaie
2
1- دانشگاه صنعتی نوشیروانی بابل
2- دانشگاه صنعتی نوشیروانی بابل
Keywords :
machine learning، Convolutional Neural Network، feature extraction، Support Vector Machine، flower classification
Abstract :
Nowadays, deep learning techniques are increasingly growing in machine vision for object recognition, segmentation, classification, and so on, in a wide variety of applications. In this study, we apply the convolutional neural network (CNN) to flower classification. For this purpose, we firstly increase the data with the augmentation techniques and use them in the pre-trained CNN models in which classification part is removed and instead of it, we use global average pooling (GAP) in the last layer for extracting their features. The features obtained from these models are concatenated, and then we use a support vector machine (SVM) as classifier for the flower classification. We use the Oxford 102 flower and the Oxford 17 flower datasets in our experiments. By applying this method, we achieve 96.47% classification accuracy for the Oxford 102 flower and 97.64% classification accuracy for the Oxford 17 flower. The results show the effectiveness of the proposed strategy and perform more accurate classification than the traditional methods.
Papers List
List of archived papers
Epileptic Seizure Detection based on Statistical and Wavelet Features and Siamese Network
Zahra Hossein-Nejad - Mehdi Nasri
Automatic Analysis of Inconsistencies in Inter-Enterprise Business Processes: Introducing a Formal Adaptation Patterns Catalog
Somayeh Ashourian - Shohreh َAjoudanian
پیشبینی حجم ترافیک شهری با استفاده از دادههای سرویس نشان مورد مطالعاتی: خیابان کمال اصفهان
مهسا لطیفی - جمشید مالکی
کشف برخط تقلب پیشنهاد ساختگی (Bid-Shielding) در مناقصه و مزایدههای الکترونیکی هلندی با رویکرد تحلیل شبکه اجتماعی
فاطمه الثلایا - دکتر سید علیرضا هاشمی گلپایگانی فاطمه الثلایا - سید علیرضا هاشمی گلپایگانی -
پیش بینی بیماری قلبی با استفاده از روش تحلیل شبکه ای
هدیه مشتاقی محمدزاده - فاطمه باقری
تشخیص بیماری مزمن کلیوی با استفاده از یادگیرندههای گروهی و انتخاب ویژگیهای مؤثر مبتنی بر الگوریتم بهینهسازی تبادل حرارتی
صبا عارفنیا - مهدی هاشمزاده - امین گلزاری اسکوئی
ارائۀ چارچوب هستانشناسی برای شهر هوشمند مبتنی بر سیستمهای سایبر-فیزیکی
علی اصغر قائمی - جعفر حبیبی - سید حسن میریان
The risk prediction of heart disease by using neuro-fuzzy and improved GOA
Vahid Safari Dehnavi - Masoud Shafiee
A Model-Driven Approach for Automatic Generation of Android Tourism Applications
Sara Adib - Bahman Zamani
Heart Sound Classification based on Group-based Sparse Features of PCG Signal
Zahra Hossein-Nejad - Mehdi Nasri
more
Samin Hamayesh - Version 41.3.1