Baromfibetegségek automatizált detektálása mélytanulással

dc.contributor.author	Sógor, Gergely
dc.date.accessioned	2026-11-12T15:52:41Z
dc.date.issued	2026-09-24
dc.description.abstract	A tanulmány egy automatizált, képalapú diagnosztikai rendszert mutat be baromfibetegségek felismerésére. Egy saját fejlesztésű CNN és egy VGG16-alapú modell teljesítményét hasonlítottuk össze egy kiegyensúlyozatlan adathalmazon. A transzfer tanulás 98%-os pontosságot ért el. A döntések értelmezhetőségét Grad-CAM hőtérképek, a gyakorlati használhatóságot Streamlit webalkalmazás biztosítja.	hu
dc.format	application/pdf
dc.identifier.citation	Debreceni Szemle, Évf. 34 (2026): A DSZEK konferencia tanulmánykötete , 126-133
dc.identifier.doi	https://doi.org/10.59424/debreceniszemle/2026/34//126-133
dc.identifier.eissn	1588-029X
dc.identifier.issn	1218-022X
dc.identifier.jatitle	Debr. szle.
dc.identifier.jtitle	Debreceni Szemle
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/2437/417220
dc.identifier.volume	34
dc.language	hu
dc.relation	https://ojs.lib.unideb.hu/szemle/article/view/18064
dc.rights.access	Open Access
dc.rights.owner	Szerző(k)
dc.subject	mélytanulás	hu
dc.subject	baromfibetegségek	hu
dc.subject	konvolúciós neurális háló	hu
dc.subject	transzfer tanulás	hu
dc.subject	XAI	hu
dc.subject	digitális diagnosztika	hu
dc.title	Baromfibetegségek automatizált detektálása mélytanulással	hu
dc.type	folyóiratcikk	hu
dc.type.detailed	magyar nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban	hu

Fájlok

Megjelenítve 1 - 1 (Összesen 1)