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Classification of Honey Pollens with ImageNet Neural Networks

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Classification of Honey Pollens with ImageNet Neural Networks

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López García, F.; Valiente González, JM.; Escriche Roberto, MI.; Juan-Borras, MDS.; Visquert Fas, M.; Atienza-Vanacloig, V.; Agustí-Melchor, M. (2023). Classification of Honey Pollens with ImageNet Neural Networks. Lecture Notes in Computer Science. 14185:192-200. https://doi.org/10.1007/978-3-031-44240-7_19

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/201636

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Título: Classification of Honey Pollens with ImageNet Neural Networks
Autor: López García, Fernando Valiente González, José Miguel Escriche Roberto, Mª Isabel Juan-Borras, María del Sol Visquert Fas, Mario Atienza-Vanacloig, Vicente Agustí-Melchor, Manuel
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica
Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y del Medio Natural - Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Agronòmica i del Medi Natural
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] The classification of honey pollen grains is performed in order to clas- sify honey according to its botanical origin, which is of great importance in terms of marketing. This visual work is currently done by human ...[+]
Palabras clave: Pollen Classification , ImageNet Challenge , Deep Learning , Convolutional Neural Networks
Derechos de uso: Reserva de todos los derechos
Fuente:
Lecture Notes in Computer Science. (issn: 0302-9743 )
DOI: 10.1007/978-3-031-44240-7_19
Editorial:
Springer-Verlag
Versión del editor: https://doi.org/10.1007/978-3-031-44240-7_19
Serie: Lecture Notes in Computer Science
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2019-106800RB-I00/ES/ANALISIS POLINICO AUTOMATICO EMPLEANDO REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES: APLICACION A LA CLASIFICACION MONOFLORAL DE LA MIEL/
info:eu-repo/grantAgreement/GVA//AGROALNEXT%2F2022%2F043 /
Agradecimientos:
This work is part of the project PID2019-106800RB-I00 (2019) of the Ministry of Science and Innovation (MCIN), State Research Agency MCIN/AEI/https://doi.org/10.13039/501100011033/. It is also part of the AGROALNEXT/2022/043 ...[+]
Tipo: Artículo Capítulo de libro

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