Bienen verstehen mit Deep Learning: DeepBee vorgestellt

Wer die Bienen in einem Bienenstock zählen will, braucht viel Geduld. Oder ein gutes Deep-Learning-Tool! Mit DeepBee haben Thiago da Silva Alves und Jean Metz auf der ML Conference 2019 eine Lösung genau dafür vorgestellt.
Die Beurteilung von Honigbienenvölkern erfolgt in der Regel über aufwändige manuelle Zählungen und Klassifizierungen der Waben. Imker machen das vielfach pro Jahr, um die Stärke eines Bienenstocks und die Entwicklung des darin wohnenden Volks zu beobachten. Das ist aber ein sehr zeitaufwändiger und fehleranfälliger Prozess, wie man sich vermutlich gut vorstellen kann. Thiago da Silva Alves und Jean Metz haben darum an einem Tool gearbeitet, mit dem die Beurteilung von Honigbienenvölkern automatisiert erfolgen kann: DeepBee. In diesem Talk geben Sie Einblick in Ihre Erfahrungen aus der Entwicklung eines selbstlernenden Programms zu Erfassung von
DeepBee ist ein Tool, das eine Pipeline zur Bildklassifikations mit klassischen Modellen der Bildverarbeitung und modernsten Deep Neural Networks (DNN) zur Bildsegmentierung und -klassifikation kapselt. Die Speaker haben 13 verschiedene DNN-Architekturen verglichen und das beste Modell basierend auf mehreren Metriken ausgewählt. In ihrem Talk besprechen sie die Schritte von der Bilderfassung bis zur Lieferung der endgültigen Lösung und zeigen die Fehler auf, die sie während des Prozesses gemacht haben, die Hindernisse, die sie überwunden haben, und die gewonnenen Erkenntnisse. Das Projekt wurde am Polytechnischen Institut in Bragança entwickelt.
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