mais202:麦吉尔AI学会:机器学习加速入门 2020年冬季 源码
石材分类器 为McGill AI协会创建的最终项目:机器学习加速入门(2020年冬季)。 通过网络抓取专门为此项目创建的培训和测试数据集,这些数据集来自Smithsonian NMNH地质学数据门户网站[ ](仅供教育使用)。 项目描述 石头分类器项目是一个Web应用程序,可将石头图像分为四个类别(岩石,化石,宝石,矿物)。 该数据集是通过使用BeautifulSoup抓取并解析NMNH地质学数据门户创建的。 图像预处理包括删除重复项,调整大小,高斯模糊以减少噪声。 我使用卷积神经网络(CNN)在Google Colab上使用Keras / Tensorflow构建了模型。 stone-
文件列表
mais202-master.zip
(预估有个29文件)
mais202-master
deliverables
3 - Progress & Preliminary Results.pdf
77KB
4 - App Screenshot & Bio.pdf
156KB
1 - Data Selection Proposal.pdf
74KB
2 - Final Training Results & Demonstration Proposal.pdf
68KB
model
mais_final_project.py
5KB
webscraping
.gitignore
2KB
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