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”

Fungi Recognition: A Practical Use Case

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F20%3A43959882" target="_blank" >RIV/49777513:23520/20:43959882 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/68407700:21230/20:00345767

  • Výsledek na webu

    <a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/9093624" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/document/9093624</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/WACV45572.2020.9093624" target="_blank" >10.1109/WACV45572.2020.9093624</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Fungi Recognition: A Practical Use Case

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The paper presents a system for visual recognition of1394 fungi species based on deep convolutional neuralnetworks and its deployment in a citizen-science project.The system allows users to automatically identify observedspecimens, while providing valuable data to biologists andcomputer vision researchers. The underlying classifica-tion method scored first in the FGVCx Fungi ClassificationKaggle competition organized in connection with the Fine-Grained Visual Categorization (FGVC) workshop at CVPR2018. We describe our winning submission and evaluate alltechnicalities that increased the recognition scores, and dis-cuss the issues related to deployment of the system via theweb- and mobile- interfaces.

  • Název v anglickém jazyce

    Fungi Recognition: A Practical Use Case

  • Popis výsledku anglicky

    The paper presents a system for visual recognition of1394 fungi species based on deep convolutional neuralnetworks and its deployment in a citizen-science project.The system allows users to automatically identify observedspecimens, while providing valuable data to biologists andcomputer vision researchers. The underlying classifica-tion method scored first in the FGVCx Fungi ClassificationKaggle competition organized in connection with the Fine-Grained Visual Categorization (FGVC) workshop at CVPR2018. We describe our winning submission and evaluate alltechnicalities that increased the recognition scores, and dis-cuss the issues related to deployment of the system via theweb- and mobile- interfaces.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20205 - Automation and control systems

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2020

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    2020 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)

  • ISBN

    978-1-72816-553-0

  • ISSN

    2472-6737

  • e-ISSN

    2642-9381

  • Počet stran výsledku

    9

  • Strana od-do

    2305-2313

  • Název nakladatele

    IEEE

  • Místo vydání

    Red Hook, NY

  • Místo konání akce

    Snowmass Village, Colorado, USA

  • Datum konání akce

    1. 3. 2020

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000578444802040