مقایسه ساختاریافته عملکرد معماری‌های CNN پیشرفته در طبقه‌بندی تصاویر چهارکلاسه

در این پروژه پژوهشی، عملکرد ده معماری مشهور شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) از جمله VGG، ResNet، Inception، DenseNet و EfficientNet برای طبقه‌بندی تصاویر در چهار کلاس کاربردی (حیوانات، غذا، لوازم اداری، وسایل نقلیه) به‌طور دقیق مقایسه شده است. هدف، یافتن بهترین معماری برای شرایطی است که شباهت بصری بین کلاس‌ها و تنوع درون‌کلاسی وجود دارد. شرایطی که در مسائل واقعی بسیار رایج هستند.
تمامی مدل‌ها با تنظیمات یکسان آموزش داده شده و براساس دقت، حساسیت و انحراف معیار ارزیابی شدند. نتایج این مطالعه می‌تواند به پژوهشگران و فعالان حوزه بینایی ماشین کمک کند تا متناسب با نیاز و محدودیت‌های پروژه خود، مناسب‌ترین معماری را انتخاب کنند.
این نمونه‌کار توانایی من را در طراحی، اجرا و تحلیل پروژه‌های یادگیری عمیق و طبقه‌بندی تصویر نشان می‌دهد. اگر به دنبال تحلیل دقیق، طراحی چارچوب مقایسه‌ای یا توسعه مدل‌های CNN برای پروژه‌های علمی یا صنعتی هستید، با اطمینان می‌توانید این کار را به من بسپارید.