DCNN 식물 분류 프로젝트

요약

본 프로젝트는 TensorFlow를 활용하여 Deep Convolutional Neural Network (DCNN) 기반의 식물 이미지 분류 모델을 구현하고 개선하는 연구입니다. 12가지 식물 종을 분류하기 위해 데이터 전처리, 다양한 DCNN 아키텍처 설계 및 성능 평가를 진행하였으며, 모델 깊이의 변화가 분류 정확도에 미치는 영향을 분석했습니다

결과

Baseline DCNN 모델 : 테스트 정확도 68.2%

개선된 DNCC 모델 : 테스트 정확도 69.7%

최적 DCNN 모델 : 테스트 정확도 70.3%

기술

Python, 딥러닝 모델(DCNN) 설계 및 구현, 데이터 처리 및 전처리, 모델 학습 및 최적화, 성능 평가 및 분석, 성능 평가 및 분석

코드

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보고서

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