Automated Diatom Classification (Part B): A Deep Learning Approach

This article belongs to the Special Issue Automated Analysis and Identification of Phytoplankton Images

Detalles Bibliográficos
Autores:	Pedraza, Aníbal, Bueno García, María Gloria, Déniz Suárez, Óscar, Cristóbal Pérez, Gabriel, Blanco Lanza, Saúl, Borrego Ramos, María
Tipo de recurso:	artículo
Estado:	Versión publicada
Fecha de publicación:	2017
País:	España
Institución:	Universidad Rey Juan Carlos
Repositorio:	BULERIA. Repositorio Institucional de la Universidad de León
OAI Identifier:	oai:buleria.unileon.es:10612/19283
Acceso en línea:	https://www.mdpi.com/2076-3417/7/5/460 https://hdl.handle.net/10612/19283
Access Level:	acceso abierto
Palabra clave:	Biología Biotecnología Ecología. Medio ambiente Convolutional neural networks Deep learning Classification Segmentation Normalization Image acquisition Diatoms 2417.07 Algología (Ficología) 2417.20 Taxonomía Vegetal

Descripción
Sumario:	This article belongs to the Special Issue Automated Analysis and Identification of Phytoplankton Images