Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

PlantClef 2019 -Plant Identification on Amazonian flora

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F19%3A43956409" target="_blank" >RIV/49777513:23520/19:43956409 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://hdl.handle.net/11025/34794" target="_blank" >http://hdl.handle.net/11025/34794</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    PlantClef 2019 -Plant Identification on Amazonian flora

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Automated identification of plants has improved significantlyin the last few years thanks to recent researchcontributionsin Deep Learning. In the scope of LifeCLEF2, we already achievedan impressive performance with automatic system for identification of 10K plant species. However, these 10K species, mostly growingin Europe and North America, only represent the tip of the iceberg. The vast majority of the species in the world (~369K species) actually lives in data deficient countries and the performance of state-of-the-art machine learning algorithms on these species is unknown and presumably much lower. Thus, the main focus of the 2019 edition of PlantCLEF wasto evaluate automated identification on the flora of such data deficient regions.

  • Název v anglickém jazyce

    PlantClef 2019 -Plant Identification on Amazonian flora

  • Popis výsledku anglicky

    Automated identification of plants has improved significantlyin the last few years thanks to recent researchcontributionsin Deep Learning. In the scope of LifeCLEF2, we already achievedan impressive performance with automatic system for identification of 10K plant species. However, these 10K species, mostly growingin Europe and North America, only represent the tip of the iceberg. The vast majority of the species in the world (~369K species) actually lives in data deficient countries and the performance of state-of-the-art machine learning algorithms on these species is unknown and presumably much lower. Thus, the main focus of the 2019 edition of PlantCLEF wasto evaluate automated identification on the flora of such data deficient regions.

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20205 - Automation and control systems

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2019

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů