Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2026 dataset

Enhanced Pollen Classification Using Unlabelled Environmental Data and Self-Supervised Leanring - Model Weights

0Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
7Institutions déclarées
4Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : de, gb, fi, ch. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Model weights for the two-stage pollen classification framework introduced in the publication: "Enhanced Pollen Classification Using Unlabelled Environmental Data and Self-Supervised Learning". There are three ZIP files available— Base Model and Transfer Learning weights for classification and Base_Model weight for SSL —which can be used with the framework code provided in the GitHub repository.Acknowledgement: The project 23NRM03 BioAirMet has received funding from the European Partnership on Metrology, cofinanced from the European Union's Horizon Europe Research and Innovation Programme and by the participating states.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

La source scientifique ouverte est momentanément indisponible.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.