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Konferenzbeitrag

Deep Learning in palynology

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Text/Conference Paper

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Datum

2021

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Verlag

Gesellschaft für Informatik e.V.

Zusammenfassung

In this work, we will show a use case for visual pollen classification from honey samples. We discuss the current state of the art in pollen analysis, highlight the importance of data quantity and quality, and elaborate on how to transfer promising Deep Learning methods to the analysis of honey samples. A first experiment with a public data set is shown as well as samples from our work-in-progress data set. Our recommendations and methods show which steps are necessary in order to successfully deploy an automated pollen analysis solution for honey products.

Beschreibung

Viertel, Philipp; König, Matthias (2021): Deep Learning in palynology. 41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. PISSN: 1617-5468. ISBN: 978-3-88579-703-6. pp. 331-336. GIL-Jahrestagung - Fokus: Informations- und Kommunikationstechnologien in kritischen Zeiten. Potsdam, Online. 08.-09. März 2021

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