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
Ornis Hungarica
Volume 27 (2019): Numero 2 (December 2019)
Accesso libero
Automatic bird song and syllable segmentation with an open-source deep-learning object detection method – a case study in the Collared Flycatcher
(Ficedula albicollis)
Sándor Zsebők
Sándor Zsebők
,
Máté Ferenc Nagy-Egri
Máté Ferenc Nagy-Egri
,
Gergely Gábor Barnaföldi
Gergely Gábor Barnaföldi
,
Miklós Laczi
Miklós Laczi
,
Gergely Nagy
Gergely Nagy
,
Éva Vaskuti
Éva Vaskuti
e
László Zsolt Garamszegi
László Zsolt Garamszegi
| 16 dic 2019
Ornis Hungarica
Volume 27 (2019): Numero 2 (December 2019)
INFORMAZIONI SU QUESTO ARTICOLO
Articolo precedente
Articolo Successivo
Sommario
Bibliografia
Autori
Articoli in questo Numero
Anteprima
PDF
Cita
CONDIVIDI
Pubblicato online:
16 dic 2019
Pagine:
59 - 66
Ricevuto:
12 set 2019
Accettato:
21 ott 2019
DOI:
https://doi.org/10.2478/orhu-2019-0015
Parole chiave
bird song
,
deep-learning
,
object detection
,
Collared Flycatcher
,
automatic segmentation
© 2019 Sándor Zsebők et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 3.0 License.