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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

Visualizing Features on Classified Fauna Images Using Class Activation Maps

verfasst von : Yoanne Didry, Xavier Mestdagh, Thomas Tamisier

Erschienen in: Cooperative Design, Visualization, and Engineering

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This article highlights first the power of deep learning in a collaborative context for the automatic extraction of information from images and complementarily the benefit of Class Activation Maps (CAM) for identifying in a visual way the features taken into account for extracting this information. Experimental results illustrate the approach as a whole on a significant challenge of classifying newt images.

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Fußnoten
Literatur
1.
Dornelas, M., et al.: Quantifying temporal change in biodiversity: challenges and opportunities. Proc. Roy. Soc. B Biol. Sci. 280(1750) (2012)
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Pan, S.J., Yang, Q.: A survey on transfer learning. IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 22(10), 1345–1359 (2009)CrossRef
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Ertam, F., Aydin, G.: Data classification with deep learning using TensorFlow. In: 2017 International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK). IEEE (2017)
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Tang: Intelligent Mobile Projects with TensorFlow. Packt Publishing, May 2018. Chapter 2. ISBN 9781788834544
6.
Zhou, B., et al.: Learning deep features for discriminative localization. In: Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (2016)
Metadaten
Titel
Visualizing Features on Classified Fauna Images Using Class Activation Maps
verfasst von
Yoanne Didry
Xavier Mestdagh
Thomas Tamisier
Copyright-Jahr
2020
Buch
Cooperative Design, Visualization, and Engineering

Print ISBN: 978-3-030-60815-6

Electronic ISBN: 978-3-030-60816-3

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-60816-3_38

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