Analisi di tecniche di preprocessing per la classificazione di coralli con deep learing

Si vuole comprendere quanto le operazione di estrazione di feature basate su colore e tessitura possano essere utili nella classificazione dei coralli. Quindi vengono esplorati gli effetti che le operazioni di preprocessing di cambiamento dello spazio di colore in HSV e CIELAB, local binary pattern, Wavelet e tiling abbiano sui modelli ResNet e DenseNet addestrati nei dataset EILAT e RSMAS. I risultati vengono riportati e confrontati attraverso diverse misure, alcune conclusioni vengono tratte da questi risultati e si espande su possibili ricerche future.