Dissertação
Sustainable Stone: recognising Portuguese stones with deep learning EVALUATED
Este projeto foca-se na classificação de imagens geológicas utilizando Redes Neuronais Convolucionais (CNNs), com um foco específico em tipos de rochas. São abordados desafios chave, como a qualidade dos dados, desequilíbrio e similaridade entre classes. O principal objetivo deste projeto é desenvolver dois modelos distintos de classificação de rochas para diferentes necessidades dos utilizadores. O primeiro modelo visa identificar categorias principais de rochas, como calcário e rochas metamórficas, enquanto o segundo modelo se destina à classificação de várias subclasses dentro dessas categorias principais, para satisfazer os requisitos mais detalhados das empresas. Este processo envolve o treino de um modelo inicial para classificar os principais tipos de rochas, seguido por um modelo mais especializado que pode distinguir subclasses. Os modelos com melhor desempenho são então ajustados e integrados numa ferramenta para classificação de imagens. Métodos de Inteligência Artificial Explicável (XAI) são incluídos na ferramenta para clarificar o processo de classificação. O conjunto de dados para treino foi fornecido pela Stonify, que apoiou a criação e avaliação dos modelos de classificação. Esta abordagem não só avança o campo da classificação de imagens geológicas, mas também mostra potencial para aplicações no mundo real na geologia e domínios relacionados, oferecendo informações valiosas para a caracterização e análise de rochas.
outubro 31, 2024, 14:30
Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente
Orientação
