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The Prince William Sound Plankton Camera: a profiling in situ observatory of plankton and particulates

机译：Prince William Sound Plankton Camera：浮游生物和颗粒的原位观测台的分析

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A novel plankton imager was developed and deployed aboard a profiling mooring in Prince William Sound in 2016-2018. The imager consisted of a 12-MP camera and a 0.137x telecentric lens, along with darkfield illumination produced by an in-line ring/condenser lens system. Just under 2.5 x 10(6) images were collected during 3 years of deployments. A subset of almost 2 x 10(4) images was manually identified into 43 unique classes, and a hybrid convolutional neural network classifier was developed and trained to identify the images. Classification accuracy varied among the different classes, and applying thresholds to the output of the neural network (interpretable as probabilities or classifier confidence), improved classification accuracy in non-ambiguous groups to between 80% and 100%.
机译：在2016 - 2018年，在2016 - 2018年，在威廉王子声古景观中开发并部署了一个小说普拉克顿成像仪。成像器由12-MP相机和0.137倍的远心透镜组成，以及由型号/冷凝器透镜系统产生的深色田径照明。在3年的部署期间收集了2.5 x 10（6）张图像。手动识别出几乎2×10（4）图像的子集中成43个独特的类，并且开发了一个混合卷积神经网络分类器，以训练以识别图像。分类精度在不同的类别中变化，并将阈值应用于神经网络的输出（可解释为概率或分类器置信度），在非模糊组中提高了分类精度至80％和100％之间。

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