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Deep Texture Feature Aggregation on Leaf Microscopy Images for Brazilian Plant Species Recognition

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Autor(es):
Scabini, Leonardo ; Zielinski, Kallil M. ; Fares, Ricardo T. ; Konuk, Emir ; Miranda, Gisele ; Kolb, Rosana M. ; Ribas, Lucas C. ; Bruno, Odemir M.
Número total de Autores: 8
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: PROCEEDINGS OF THE 2024 9TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON MACHINE LEARNING TECHNOLOGIES, ICMLT 2024; v. N/A, p. 5-pg., 2024-01-01.
Resumo

In this work, we explore various computer vision techniques, with a focus on texture recognition approaches, for the task of plant species detection. We particularly emphasize the study of a challenging dataset consisting of 50 Brazilian plant species' leaf midrib cross-sections using microscope images. The research focuses on a recent method named Random Encoding of Aggregated Deep Activation Maps (RADAM) that leverages deep features from pre-trained Convolutional Neural Networks (CNNs) for improved plant species identification. This method demonstrates significant advancement over traditional texture analysis and deep learning approaches, showcasing the potential of combining deep feature engineering with texture analysis for accurate plant species recognition. (AU)

Processo FAPESP: 23/04583-2 - Reconhecimento de padrões em imagens baseado em redes neurais artificiais e sistemas complexos: da extração de descritores manuais ao aprendizado automático
Beneficiário:Lucas Correia Ribas
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
Processo FAPESP: 23/10442-2 - Aprendizado profundo para reconhecimento de padrões em dados multissensores e multidimensionais
Beneficiário:Leonardo Felipe dos Santos Scabini
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Processo FAPESP: 22/03668-1 - Análise do Comportamento Dinâmico de Sistemas Complexos e Redes Neurais Artificiais em Visão Computacional e Inteligência Artificial
Beneficiário:Kallil Miguel Caparroz Zielinski
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
Processo FAPESP: 24/00530-4 - Agregação e aprendizado de características de textura com Vision Transformers e suas aplicações em imagens biológicas e médicas
Beneficiário:Leonardo Felipe dos Santos Scabini
Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
Processo FAPESP: 18/22214-6 - Rumo à convergência de tecnologias: de sensores e biossensores à visualização de informação e aprendizado de máquina para análise de dados em diagnóstico clínico
Beneficiário:Osvaldo Novais de Oliveira Junior
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático