Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.authorŠulc, Milan
dc.contributor.authorPicek, Lukáš
dc.contributor.authorMatas, Jiří
dc.contributor.authorJeppesen, Thomas
dc.contributor.authorHeilmann-Clausen, Jacob
dc.date.accessioned2021-03-15T11:00:28Z-
dc.date.available2021-03-15T11:00:28Z-
dc.date.issued2020
dc.identifier.citationŠULC, M. PICEK, L. MATAS, J. JEPPESEN, T. HEILMANN-CLAUSEN, J.Fungi Recognition: A Practical Use Case. In: 2020 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV). Red Hook, NY: IEEE, 2020. s. 2305-2313. ISBN 978-1-72816-553-0, ISSN 2472-6737.cs
dc.identifier.isbn978-1-72816-553-0
dc.identifier.issn2472-6737
dc.identifier.uri2-s2.0-85085504154
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/42937
dc.format9 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoenen
dc.publisherIEEEen
dc.relation.ispartofseries2020 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)en
dc.rights© IEEEen
dc.titleFungi Recognition: A Practical Use Caseen
dc.typekonferenční příspěvekcs
dc.typeconferenceObjecten
dc.rights.accessopenAccessen
dc.type.versionpublishedVersionen
dc.description.abstract-translatedThe 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.en
dc.subject.translatedvisual recognition, fungi, web- and mobile interfacesen
dc.identifier.doi10.1109/WACV45572.2020.9093624
dc.type.statusPeer-revieweden
dc.identifier.document-number578444802040
dc.identifier.obd43930881
dc.project.IDLO1506/PUNTIS - Podpora udržitelnosti centra NTIS - Nové technologie pro informační společnostcs
dc.project.IDSGS-2019-027/Inteligentní metody strojového vnímání a porozumění 4cs
Vyskytuje se v kolekcích:Postprinty / Postprints (KKY)
Postprinty / Postprints (NTIS)
OBD

Soubory připojené k záznamu:
Soubor VelikostFormát 
Sulc_Fungi_Recognition_A_Practical_Use_Case_WACV_2020_paper.pdf1,75 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/42937

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.

hledání
navigace
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Publikační činnost / Publications
  3. OBD