Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

Publikacje Pracowników PL z lat 1990-2010

Publikacje pracowników Politechniki Lubelskie z lat 1990-2010 dostępne są jak dotychczas w starej bazie publikacji
LINK DO STAREJ BAZY

MNiSW
20
Poziom I
Status:
Autorzy: Gałka Łukasz, Machowski Jakub, Żyła Kamil
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Strony: 6 - 20
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Witryna wydawcy
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 28 grudnia 2020
Abstrakty: angielski
Image classification technologies are constantly gaining importance in industrial and personal use, similar to mobile devices and applications. In parallel, the authors observe the popularity of developer tools with lower entry levels than classical programming languages, like Java, the tools being a part of the so-called “Do It Yourself” approach. One such tool is App Inventor with recently added support for image classification. Due to the abovementioned factors, the authors have decided to check App Inventor performance against Java for Android in image classification based on the TensorFlow library. The purpose of such a test was to determine whether the App Inventor is able to classify images in the mobile environment of limited resources with reasonable outcomes. Analogous applications were built in each technology, then the applications were run on the same set of images depicting a few different kinds of objects. The effectiveness and time of image classification were measured. It was revealed that both applications had comparable effectiveness of image classification and most of the objects were correctly recognised. Unfortunately, the application in App Inventor was on average two times slower than the other application, although the time of a single classification did not exceed 0.3s. It could be concluded that when deciding about App Inventor usage, it has to be considered what is more important – the performance whether the simplicity of coding applications.