| Autor(es): |
Homsi Goulart, Antonio Jose
;
Morimitsu, Alexandre
;
Jacomassi, Renan
;
Hirata, Nina
;
Lopes, Rubens
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IEEE
Número total de Autores: 6
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| Tipo de documento: | Artigo Científico |
| Fonte: | OCEANS 2021: SAN DIEGO - PORTO; v. N/A, p. 4-pg., 2021-01-01. |
| Resumo | |
In this paper we present a pipeline to cluster unlabelled image samples. Although not restricted to plankton image applications, we present the system within this context. Feature maps obtained from a deep learning architecture (DenseNet) are fed to the t-SNE projection in order to obtain 2D clusters. The method successfully creates clusters that can be used in interactive software, for quick manual classification of images batches. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 21/02902-8 - Suporte técnico para o projeto World Wide Web of Plankton Image Curation (WWW.PIC) |
| Beneficiário: | Alexandre Morimitsu |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico |
| Processo FAPESP: | 20/15170-2 - Métodos eficientes para classificação de imagens de plâncton |
| Beneficiário: | Antonio Jose Homsi Goulart |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado |