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