Hyppää sisältöön
    • Suomeksi
    • På svenska
    • In English
  • Suomeksi
  • In English
  • Kirjaudu
Näytä aineisto 
  •   Etusivu
  • LUTPub
  • Tieteelliset julkaisut
  • Näytä aineisto
  •   Etusivu
  • LUTPub
  • Tieteelliset julkaisut
  • Näytä aineisto
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Plankton Recognition in Images with Varying Size

Bureš, Jaroslav; Eerola, Tuomas; Lensu, Lasse; Kälviäinen, Heikki; Zemčík, Pavel (2021-02-25)

Katso/Avaa
bures_et_al_plankton_recognition_aam.pdf (1.378Mb)
Lataukset: 


Post-print / Final draft

Bureš, Jaroslav
Eerola, Tuomas
Lensu, Lasse
Kälviäinen, Heikki
Zemčík, Pavel
25.02.2021
Springer, Cham

School of Engineering Science

Kaikki oikeudet pidätetään.
© Springer Nature Switzerland AG 2021
https://doi.org/10.1007/978-3-030-68780-9_11
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2021050629047

Tiivistelmä

Monitoring plankton is important as they are an essential part of the aquatic food web as well as producers of oxygen. Modern imaging devices produce a massive amount of plankton image data which calls for automatic solutions. These images are characterized by a very large variation in both the size and the aspect ratio. Convolutional neural network (CNN) based classification methods, on the other hand, typically require a fixed size input. Simple scaling of the images into a common size contains several drawbacks. First, the information about the size of the plankton is lost. For human experts, the size information is one of the most important cues for identifying the species. Second, downscaling the images leads to the loss of fine details such as flagella essential for species recognition. Third, upscaling the images increases the size of the network. In this work, extensive experiments on various approaches to address the varying image dimensions are carried out on a challenging phytoplankton image dataset. A novel combination of methods is proposed, showing improvement over the baseline CNN.

Lähdeviite

Bureš, J., Eerola, T., Lensu, L., Kälviäinen, H., Zemčík, P. (2021). Plankton Recognition in Images with Varying Size. In: Del Bimbo, A. et al. (eds) Pattern Recognition. ICPR International Workshops and Challenges. ICPR 2021. Lecture Notes in Computer Science, vol 12666. Springer, Cham. DOI: 10.1007/978-3-030-68780-9_11

Kokoelmat
  • Tieteelliset julkaisut [1210]
LUT-yliopisto
PL 20
53851 Lappeenranta
Ota yhteyttä | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste
 

 

Tämä kokoelma

JulkaisuajatTekijätNimekkeetKoulutusohjelmaAvainsanatSyöttöajatYhteisöt ja kokoelmat

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
LUT-yliopisto
PL 20
53851 Lappeenranta
Ota yhteyttä | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste