TreeLogy: 葉を基にした木の識別のためのモバイルアプリケーション
スクリーンショット
TreeLogyは、トルコの木の種類を1枚の葉の写真だけで特定するために設計されたモバイルアプリケーションです。このアプリは、Duman Emre Akınによって開発され、教育・参考カテゴリーで無料で提供されています。他の木の種類特定アプリケーションが主に北米やヨーロッパの木の種類に焦点を当てるのとは異なり、TreeLogyはトルコ固有の木の種類の特定をサポートするためにローカライズされています。
TreeLogyの開発者たちは、分類タスクのために教師あり学習に焦点を当て、Deep Learning（具体的にはDeep Convolutional Neural Networks）とSupport Vector Machinesの両方を試しました。木の特定プロセスでは、Caffeという畳み込みニューラルネットワークフレームワークと画像処理モジュールから収集した葉の画像特徴を使用します。数回の実験の結果、開発者たちは16,096枚のトレーニング用葉画像と3,020枚のテスト用葉画像を使用して、57種類の木の種類に対して最適な分類精度93.59%に達しました。彼らの調査結果によれば、形状やテクスチャ記述子などの特徴を抽出するための画像処理手法は、畳み込みニューラルネットワークほど有効な特徴を生成しないということです。
TreeLogyは、トルコ固有の木の種類を特定するためのアプリ市場において必要不可欠な追加です。機械学習と画像処理技術の使用により、高い精度で木の種類を特定する信頼性のあるツールとなっています。
