TreeLogy：葉を基にした木の識別のためのモバイルアプリケーション
TreeLogyは、トルコの木の種類の中で、与えられた1枚の葉っぱの写真だけを使って葉っぱベースの木の識別を行うために設計されたモバイルアプリケーションです。このアプリは、Duman Emre Akınによって開発され、教育・参考書カテゴリーで無料で提供されています。他の木の種類の識別アプリケーションが主に北米やヨーロッパの木の種類に焦点を当てているのに対し、TreeLogyはトルコ原産の木の種類の識別をサポートするようにローカライズされています。
TreeLogyの開発者たちは、分類タスクのための教師あり学習に焦点を当て、Deep Learning（特にDeep Convolutional Neural Networks）とSupport Vector Machinesの両方を試行しました。木の識別プロセスは、畳み込みニューラルネットワークフレームワークであるCaffeから収集された葉の画像特徴と画像処理モジュールを使用しています。数回の実験の結果、開発者たちは、16,096のトレーニング葉画像と3,020のテスト葉画像を使用して、57種類の木の種類に対して最適な分類精度93.59％に達しました。彼らの調査によると、形状やテクスチャ記述子などの特徴を抽出するための特定の画像処理手順は、畳み込みニューラルネットワークほど実用的な特徴を生成しないということです。
TreeLogyは、トルコ原産の木の種類の識別のための必要不可欠なアプリケーションであり、機械学習と画像処理技術の使用により、高い精度で木の種類を識別する信頼性の高いツールとなっています。
