ShroomNET

Willkommen bei

Im Rahmen der Maturarbeit wurde ShroomNET mithilfe von sogenannten Neuronalen Netzen entwickelt, welches Pilzarten anhand von Bildern erkennen kann. Bei Neuronalen Netzen handelt sich dabei um eine Programmtechnik, bei der man versucht, biologische Neuronen und deren Vernetzung zu modellieren.

Ziel der Arbeit

ShroomNET ist lediglich ein Proof of Concept und wurde daher auf folgende 20 verschiedene Pilzarten trainiert. Unbekannte Arten kann es ebenfalls als soche identifizieren.

  • Echter Pfifferling
  • Fichtenreizker
  • Fichtensteinpilz
  • Flaschenstäubling
  • Fliegenpilz
  • Frauentäubling
  • Gemeines Stockschwämmchen
  • Grüner Knollenblätterpilz
  • Herbsttrompete
  • Körnchenröhrling
  • Maronenröhrling
  • Nebelkappe
  • Perlpilz
  • Riesenschirmpilz
  • Rötlicher Gallerttrichter
  • Rotfussröhrling
  • Schopftintling
  • Hallimasch
  • Spitzmorchel
  • Wiesenegerling
  • unbekannte Arten
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Ergebnisse von ShroomNETDokumentation herunterladen

ShroomNET wurde mittels sog. Transfer-Learning (GoogLeNET) auf die Pilzerkennung angepasst. Mit den reinen Bilddaten (nur ein Bild aus einer Perspektive) konnten schon bis zu 88.0% Genauigkeit erreicht werden. Zusätzlich konnten auch noch weitere Informationen (wie Standort und Geruch) angegeben werden, wodurch ShroomNET bis zu 98.5% der Pilze richtig erkennen konnte.

Falls Sie interessiert sind, einen genaueren Einblick in den Entwicklungsprozess und die Ergebnisse zu erhalten, können Sie oben die komplette Dokumentation herunterladen.

Bilder sammeln Hochladen

Für das Training von ShroomNET mussten viele Bilder gesammelt werden, weswegen diese Seite erstellt worden ist. Mit dem Hochladeformular konnten Bilder von privaten Pilzsammlern einfacher zusammengetragen werden, insgesamt konnte ShroomNET dadurch mit rund 7’000 verschieden Bildern von Pilzen trainiert werden.

Bilder verifizieren Verifizieren

Eine akkurate Bestimmung von Pilzarten setzt voraus, korrekt bezeichnete Trainingsbilder zu verwenden. Mit dem “Quiz” konnten die hochgeladenen Bilder ebenfalls durch Pilzkenner bestimmt werden, wodurch die Datenreinheit gewährleistet werden konnte.

Prämierungen der Arbeit

Mit ShroomNET konnte ich bei diversen Wettbewerben teilnehmen und auch immer wieder einige Preise gewinnen. Zu den Wettbewerben gehören:

Ich freue mich riesig, dass diese Arbeit einen dermassen grossen Erfolg hatte. Ohne Ihrer Hilfe wäre das schlichtweg micht möglich gewesen! Vielen Dank!


EvoSimEvoSim herunterladen

Schon in der Vorarbeit der Maturarbeit habe ich mich mit einer selbstlernenden künstlichen Intelligenz befasst, damals basierend auf einem genetischen Algorithmus. Als Fortsetzung habe ich mich für die etwas fortgeschritteneren Neuronalen Netze entschieden. In der Vorarbeit ist basierend auf genetischen Algorithmen das Programm “EvoSim” entstanden. Wir haben dabei versucht, evolutive Vorgänge anhand der Fortbewegung von simplen “Kreaturen” zu veranschaulichen. Probiert es selber aus! (Benötigt Java)

Kontakt

Wollen Sie mir etwas mitteilen oder kennen Sie einen wertvollen Kontakt? Auch für Rückmeldungen, Kritik und Gedankenanstösse habe ich stets ein offenes Ohr. Sie können per Mail unter hc.re1524850023iemre1524850023bo@naj1524850023 erreichen.

Dieses Projekt entsteht im Rahmen einer Maturarbeit und dient rein zur Bildung und Forschung.