Τα τελευταία χρόνια γίνονται εκτεταμένες προσπάθειες για την ανάπτυξη αποτελεσματικών και
υπολογιστικά αποδοτικών μεθόδων κατηγοριοποίησης εικόνων με βάση το περιεχόμενό τους. Η
παρούσα εργασία θα εστιάζει στο πρόβλημα της ταξινόμησης εικόνων με βάση το περιεχόμενο
(content-based classification), δηλ. η ταξινόμηση γίνεται με βάση το πραγματικό περιεχόμενο των
εικόνων και όχι σύμφωνα με κάποια μετα-δεδομένα όπως λέξεις-κλειδιά, ετικέτες ή περιγραφές που
σχετίζονται με τις εικόνες. Η παρούσα εργασία επικεντρώθηκε στις διάφορες αρχιτεκτονικές που
υπάρχουν για την λύση του συγκεκριμένου προβλήματος εξετάζοντας τον χρόνο εκπαίδευσης που
χρειάζεται η κάθε αρχιτεκτονική καθώς και τους υπολογιστικούς πόρους της κάθε αρχιτεκτονικής.
Χρησιμοποιήθηκε μια ευρέως γνωστή βάση δεδομένων ικανή για να μελετηθούν οι διάφορες
αρχιτεκτονικές σε εύλογο χρόνο και εξετάζει τα θετικά και αρνητικά της κάθε μίας απο αυτές.
The last few years extending efforts are taking place in the field of image classification depending
on the content of an image. This thesis is focusing in the problem of image classification with
respect to content (content-based classification) and not regarding some metadata like
keywords,tags or description following the pictures. This thesis is dealing with some well known
state of the art architectures and also points in their computational effort. The dataset that was used
is an established computer-vision dataset used for object recognition, that allows the quick testing
of different models.
ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ ΕΙΚΟΝΩΝ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΒΑΘΙΩΝ ΝΕΥΡΩΝΙΚΩΝ ΔΙΚΤΥΩΝ