Выбор модели машинного обучения для задачи идентификации минералов с необработанных снимков : магистерская диссертация

Abstract

Цель работы - выбор метода для распознавания необработанных минералов на необработанных снимках. Объектом исследования являются методы распознавания минералов на необработанных снимках. Рассматриваются основные методы классификации минералов с необработанных снимков. Рассмотрены три модели машинного обучения ResNet 50, ResNet 101 и CLIP(openai/clip-vit-base-patch32). Оценена точность предсказания применяемых моделей машинного обучения.

The aim of the work is to choose a method for recognition of unprocessed minerals on unprocessed images. The object of the research is the methods of mineral recognition on raw images. The main methods for classification of minerals from raw images are considered. Three machine learning models ResNet 50, ResNet 101 and CLIP(openai/clip-vit-base-patch32) are considered. The prediction accuracy of the applied machine learning models is evaluated.