SlidyAI

Презентация «Распознавание и идентификация разных типов мяса» — шаблон и оформление слайдов

Распознавание и типы мясных продуктов

Рассмотрим методы распознавания и идентификации различных видов мяса, их особенности и применение в пищевой промышленности.

Актуальность роста спроса на мясо

Рост мирового спроса на мясо ставит новые вызовы перед пищевой промышленностью, требуя эффективных и точных методов контроля качества.

Использование ResNet18 и Grad-CAM позволяет автоматизировать классификацию мяса, повышая точность анализа до 83.5%, снижая зависимость от дорогих лабораторных методов.

Цель и задачи классификации мяса

Цель: Разработка модели

Создание модели для классификации мяса по типам.

Сбор и подготовка данных

Собрать и подготовить датасет для обучения модели.

Обучение и оценка

Обучить ResNet18 и оценить по метрикам.

Визуализация с Grad-CAM

Использовать Grad-CAM для визуализации результатов.

Методология архитектуры ResNet18

Предобученные веса ImageNet

ResNet18 использует веса, обученные на ImageNet для повышения точности.

Адаптация под 3 класса

Модель настроена для классификации на три специфических класса изображений.

Grad-CAM для интерпретации

Используется Grad-CAM для визуализации и объяснения решений модели.

Обучение и результаты модели

Параметры обучения модели

Использованы 90 эпох и оптимизатор Adam с lr=0.001.

Высокая точность на валидации

Модель достигла точности 1.0 на валидационных данных.

Успешное снижение ошибки

Итоговое значение ошибки (Loss) составляет всего 0.0036.

Оценка метрик классификации

Итоговая точность

Общая точность модели составляет 83.5%, что показывает её эффективность.

Точность по категориям

Говядина: 85%, Курица: 82%, Рыба: 79% - анализ по продуктам.

F1-score для категорий

F1-score: 84.5% для говядины, 78.5% для рыбы, важный показатель.

Визуализация Grad-CAM для говядины

Выделение областей интереса

Grad-CAM помогает выделить важные области изображения.

Интерпретация предсказаний

Метод позволяет понять, какие части влияют на результат.

Анализ цвета и текстуры

Позволяет детально анализировать цвет и текстуру говядины.

Проблемы и пути их решения в проекте

Низкий F1-score для рыбы

Текущий показатель составляет 78.5%, требуется улучшение.

Проблема переобучения

Модель переобучается после 24 эпох, необходимо решение.

Увеличение датасета

Расширение датасета может повысить стабильность модели.

Добавление аугментаций

Аугментации помогут улучшить общую точность модели.

Итоги и перспективы модели

Точность модели достигла 83.5%

Модель продемонстрировала высокую точность в своих прогнозах.

Grad-CAM подтвердил решения

Анализ Grad-CAM показал корректность решений модели.

Перспективы интеграции

Планируется внедрение модели в производственные процессы.

Вопросы и благодарности

Контакты

Свяжитесь со мной через Email/Telegram

Благодарности

Благодарю руководителя и кафедру

Q&A

Готов ответить на ваши вопросы

Описание

Готовая презентация, где 'Распознавание и идентификация разных типов мяса' - отличный выбор для специалистов в области пищевой промышленности и здравоохранения, которые ценят стиль и функциональность, подходит для бизнес-презентаций. Категория: Здравоохранение, подкатегория: Презентация по фармацевтике. Работает онлайн, возможна загрузка в форматах PowerPoint, Keynote, PDF. В шаблоне есть видео и интерактивные инфографики и продуманный текст, оформление - современное и информативное. Быстро скачивайте, генерируйте новые слайды с помощью нейросети или редактируйте на любом устройстве. Slidy AI - это интеграция искусственного интеллекта для персонализации контента, позволяет делиться результатом через облачный доступ и прямая ссылка и вдохновлять аудиторию, будь то школьники, студенты, преподаватели, специалисты или топ-менеджеры. Бесплатно и на русском языке!