2020 國立臺北大學統計學系專題競賽-佳作

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2020 國立臺北大學統計學系專題競賽-佳作

專任研究助理 @ 中央研究院統計科學研究所
Taipei, Taiwan
自己模擬訓練集資料(收集原圖然後用修圖軟體進行修圖進而產生),在這短短的兩個月內,完成了簡易的修圖分類模型,獲得佳作的鼓勵。 研究題目:利用深度學習方法,辨別照片是否曾經過修改 提案名稱 -- 一層一層的揭開照騙的真相 研究摘要 -- 由於影像倫理這個議題日漸受關注,本研究想要透過模擬不同情境下的修圖照片產生資料集,接著利用卷積神經網路進行分類訓練,辨別該張照片是否為原圖或是屬於哪一種修圖?其中我們將使用卷積神經網路(CNN) 訓練多分類模型,分別觀察單一程度及不同程度修圖的照片在模型中的分類表現,並比較。接著,進一步針對分類較差的修圖種類進行分析、探討,並選擇表現較佳的 CNN 框架訓練多標籤分類模型。測試模型辨別單一標籤(一種修圖)與多標籤(兩種修圖)的能力。最後,探討不同影像維度是否影響各種修圖種類在模型中的表現,並提出可能的原因,最後獲得佳作的肯定。 Link:https://drive.google.com/drive/folders/15xk2tWLUF9rTkH6doxZSbl3lpO5tw7_P
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Published: Apr 18th 2021
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