明场显微镜中花粉的无监督表示
计算机视觉与模式识别
2023-03-03 v1 机器学习
神经与进化计算
定量方法
摘要
我们提出了首个利用明场显微镜进行花粉分析的无监督深度学习方法。使用从蜂蜜中收集的花粉颗粒的650张图像的适度数据集，我们实现了花粉的科级别识别。我们将花粉颗粒图像嵌入到低维潜在空间中，并比较这些空间上的欧氏度量和黎曼度量以进行聚类。我们提出该系统用于花粉及其他仅有小型或未标记数据集可用的显微生物结构的自动化分析。
引用
@article{arxiv.1908.01866,
title = {Unsupervised Representations of Pollen in Bright-Field Microscopy},
author = {Chloe He and Gerard Glowacki and Alexis Gkantiragas},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.01866},
year = {2023}
}
备注
Accepted at the Workshop on Computational Biology at the International Conference on Machine Learning (ICML) in Long Beach, CA, USA on June 14, 2019