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Deep learning and t-SNE projection for plankton images clusterization

Autor(es):
Homsi Goulart, Antonio Jose ; Morimitsu, Alexandre ; Jacomassi, Renan ; Hirata, Nina ; Lopes, Rubens ; IEEE
Número total de Autores: 6
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