Login
Registrati
Reimposta password
Pubblica & Distribuisci
Soluzioni Editoriali
Soluzioni di Distribuzione
Temi
Architettura e design
Arti
Business e Economia
Chimica
Chimica industriale
Farmacia
Filosofia
Fisica
Geoscienze
Ingegneria
Interesse generale
Legge
Letteratura
Linguistica e semiotica
Matematica
Medicina
Musica
Scienze bibliotecarie e dell'informazione, studi library
Scienze dei materiali
Scienze della vita
Scienze informatiche
Scienze sociali
Sport e tempo libero
Storia
Studi classici e del Vicino Oriente antico
Studi culturali
Studi ebraici
Teologia e religione
Pubblicazioni
Riviste
Libri
Atti
Editori
Blog
Contatti
Cerca
EUR
USD
GBP
Italiano
English
Deutsch
Polski
Español
Français
Italiano
Carrello
Home
Riviste
Cybernetics and Information Technologies
Volume 19 (2019): Numero 1 (March 2019)
Accesso libero
Deep Learning for Plant Classification and Content-Based Image Retrieval
Bálint Pál Gyires-Tóth
Bálint Pál Gyires-Tóth
,
Márton Osváth
Márton Osváth
,
Dávid Papp
Dávid Papp
e
Gábor Szűcs
Gábor Szűcs
| 29 mar 2019
Cybernetics and Information Technologies
Volume 19 (2019): Numero 1 (March 2019)
INFORMAZIONI SU QUESTO ARTICOLO
Articolo precedente
Articolo Successivo
Sommario
Bibliografia
Autori
Articoli in questo Numero
Anteprima
PDF
Cita
CONDIVIDI
Pubblicato online:
29 mar 2019
Pagine:
88 - 100
Ricevuto:
25 set 2018
Accettato:
20 dic 2018
DOI:
https://doi.org/10.2478/cait-2019-0005
Parole chiave
deep learning
,
convolutional neural networks
,
Inception V3
,
MAP
,
image retrieval
© 2019 Bálint Pál Gyires-Tóth et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 3.0 License.
Bálint Pál Gyires-Tóth
Budapest University of Technology and Economics, Department of Telecommunications and Media Informatics
Budapest, Hungary
Márton Osváth
Budapest University of Technology and Economics, Department of Telecommunications and Media Informatics
Budapest, Hungary
Dávid Papp
Budapest University of Technology and Economics, Department of Telecommunications and Media Informatics
Budapest, Hungary
Gábor Szűcs
Budapest University of Technology and Economics, Department of Telecommunications and Media Informatics
Budapest, Hungary