A fruits recognition system based on a modern deep learning technique (Запись № 661313)
[ простой вид ]
| 000 -Маркер | |
|---|---|
| Поле контроля фиксированной длины | 02696nla2a2200469 4500 |
| 005 - Идентификатор версии | |
| Поле контроля фиксированной длины | 20231030041742.0 |
| 035 ## - Другие системные номера | |
| Идентификатор записи | (RuTPU)RU\TPU\network\31638 |
| 035 ## - Другие системные номера | |
| Идентификатор записи | RU\TPU\network\31636 |
| 100 ## - Данные общей обработки | |
| Данные общей обработки | 20191128a2019 k y0engy50 ba |
| 101 0# - Язык ресурса | |
| Язык текста, звукозаписи и т.д. | английский |
| 102 ## - Страна публикации или производства | |
| Страна публикации | |
| 105 ## - Поле кодированных данных: текстовые ресурсы, монографические | |
| Кодированные данные о монографическом текстовом документе | y z 100zy |
| 135 ## - Поле кодированных данных: электронные ресурсы | |
| Кодированные данные для электронного ресурса | drcn ---uucaa |
| 181 #0 - Поле кодированных данных: вид содержания | |
| Код вида содержания | i |
| 182 #0 - Поле кодированных данных: средство доступа | |
| Код средства доступа | electronic |
| 200 1# - Заглавие и сведения об ответственности | |
| Основное заглавие | A fruits recognition system based on a modern deep learning technique |
| Первые сведения об ответственности | Dang Thi Phuong Chung, Dinh Van Tai |
| 203 ## - Вид содержания и средство доступа | |
| Вид содержания | |
| Средство доступа | |
| 300 ## - Общие примечания | |
| Текст примечания | Title screen |
| 320 ## - Примечания о наличии в ресурсе библиографии/указателя | |
| Текст примечания | [References: 7 tit.] |
| 330 ## - Резюме или реферат | |
| Текст примечания | The popular technology used in this innovative era is Computer vision for fruit recognition. Compared to other machine learning (ML) algorithms, deep neural networks (DNN) provide promising results to identify fruits in images. Currently, to identify fruits, different DNN-based classification algorithms are used. However, the issue in recognizing fruits has yet to be addressed due to similarities in size, shape and other features. This paper briefly discusses the use of deep learning (DL) for recognizing fruits and its other applications. The paper will also provide a concise explanation of convolution neural networks (CNNs) and the EfficientNet architecture to recognize fruit using the Fruit 360 dataset. The results show that the proposed model is 95% more accurate. |
| 461 #0 - Уровень набора | |
| Идентификатор записи | (RuTPU)RU\TPU\network\3526 |
| Заглавие | Journal of Physics: Conference Series |
| 463 #0 - Уровень физической единицы | |
| Идентификатор записи | (RuTPU)RU\TPU\network\31502 |
| Заглавие | Vol. 1327 : Innovations in Non-Destructive Testing (SibTest 2019) |
| Сведения, относящиеся к заглавию | V International Conference, 26–28 June 2019, Yekaterinburg, Russia |
| -- | [proceedings] |
| Первые сведения об ответственности | National Research Tomsk Polytechnic University (TPU) |
| Обозначение тома | [012050, 5 р.] |
| Дата публикации | 2019 |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | электронный ресурс |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | труды учёных ТПУ |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | системы распознавания |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | фрукты |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | компьютерное зрение |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | алгоритмы |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | машинное обучение |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | идентификация |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | изображения |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | нейронные сети |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | сверточные нейронные сети |
| 700 #0 - Имя лица – первичная ответственность | |
| Начальный элемент ввода | Dang Thi Phuong Chung |
| 701 #0 - Имя лица – альтернативная ответственность | |
| Начальный элемент ввода | Dinh Van Tai |
| 712 02 - Наименование организации – вторичная ответственность | |
| Начальный элемент ввода | Национальный исследовательский Томский политехнический университет |
| Идентифицирующий признак | (2009- ) |
| -- | stltpush |
| Идентификатор авторитетной/ нормативной записи | (RuTPU)RU\TPU\col\15902 |
| 801 #2 - Источник записи | |
| Страна | RU |
| Организация | 63413507 |
| Дата составления | 20200123 |
| Правила каталогизации | RCR |
| 856 4# - Местонахождение электронных ресурсов и доступ к ним | |
| Универсальный идентификатор ресурса | https://doi.org/10.1088/1742-6596/1327/1/012050 |
| 856 4# - Местонахождение электронных ресурсов и доступ к ним | |
| Универсальный идентификатор ресурса | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/57042 |
| 090 ## - System Control Numbers (Koha) | |
| Koha biblioitem number (autogenerated) | 661313 |
| 942 ## - Добавленные элементы ввода (Коха) | |
| Тип документа | Computer Files |
Нет доступных единиц.