Loading repository data…
rodmandf / repository
Данный проект представляет собой полный пайплайн обучения CNN и Fine-tuning для классификации Симпсонов из мультсериала. Проект является также домашним заданием для DLS.
A transparent discovery signal based on current public GitHub metadata.
This score does not audit code, security, maintainers, documentation quality, or suitability. Verify the repository and its current documentation before adoption.
Классификация персонажей мультсериала "Симпсоны" с использованием глубокого обучения. Финальный результат на тестовом наборе: 0.993. Ссылка на соревнование: https://www.kaggle.com/competitions/journey-to-springfield1
Проект решает задачу многоклассовой классификации изображений персонажей из мультсериала "Симпсоны". В dataset представлены 42 различных персонажа.
Input: 3×224×224
Conv1: 3→8 каналов + BatchNorm + ReLU + MaxPool
Conv2: 8→16 каналов + BatchNorm + ReLU + MaxPool
Conv3: 16→32 канала + BatchNorm + ReLU + MaxPool
Conv4: 32→64 канала + BatchNorm + ReLU + MaxPool
Conv5: 64→96 каналов + BatchNorm + ReLU + MaxPool
FC: 96×5×5 → 256 → 42 класса
Для редких классов (worst_classes):
Для обычных классов:
Проект демонстрирует эффективность transfer learning для задач компьютерного зрения. Комбинация предобученной ResNet50 с таргетированной аугментацией и правильной настройкой гиперпараметров позволила достичь выдающегося результата 99.3% на тестовых данных.
Selected from shared topics, language and repository description—not editorial ratings.
Kirill21897 /
Данный проект, реализованный в Jupyter Notebook, представляет собой образовательное и практическое исследование методов машинного обучения (ML) для прогнозирования цен на аренду жилья в Нью-Йорке.
42/100 health