Порівняльний аналіз ефективності методів класифікації зображень

Abstract

Використовуючи датасет CIFAR-10, який містить 60,000 кольорових зображень, що відносяться до десяти класів, проведено порівняльний аналіз ефективності різних методів класифікації зображень. Класифікацію зображень проведено на основі наступних алгоритмів: згорткової нейронної мережі (CNN), методу опорних векторів (SVM), методу k-найближчих сусідів (k-NN), дерева рішень (Decision Trees). З'ясовано, що алгоритм, який побудовано на згортковій нейронній мережі (CNN) показує найвищу загальну точність, мінімізує помилкові спрацьовування. В роботі запропоновано рекомендації щодо вибору алгоритму для задачі класифікації виходячи з завдань конкретної задачі.