Hi Marc,
Ich bin mir gerade nicht sicher, wie weit deine Kenntnisse bei solchen neuronalen Netzen gehen, deshalb plapper ich jetzt einfach mal drauf los. Du könntest mal folgendes probieren, wenn du dich für solche Sachen - insbesondere Bilderkennung - interessierst:
Lad dir ilastik (arbeitet glaub ich mit Darkforest, -> http://ilastik.org/ ) runter, ebenso wie eine großzügige Auswahl an Stöckschwämmchen-Bildern und Gifthäublingen-Bildern. Dann trainierst du das Programm auf eine dieser Arten und lässt es in der Gesamtgruppe suchen und postest just for fun hier die Erfolgsquote. Würde mich interessieren wie gut das funktioniert bei einem Programm, dass wir Mikroskopiedaten entwickelt wurde 
Allerdings ist die eigentliche Auswertung dabei ein bisschen schwammig, man kann nicht hineinschauen.
Willst du selbst eine solche App programmieren und interessierst dich deshalb für mögliche Datenbanken? Wenn ja, welche Sprachen verwendest du?
Wenn es Deutschland oder EU-weite Datenbanken bei mykologischen Verbänden gibt, könntest du da mal anfragen. Ich vermute jedoch, dass die wenigsten mit einer App in Verbindung gebracht werden wollen, die wahrscheinlich mehr Leben gefährdet als rettet, wenn sie nicht gänzlich ausgereift ist und zum ersten Herumspielen bietet die Google-Suche wahrscheinlich auch genug.
Ich sehe das Problem gerade bei der Fülle an Informationen, die ein derartiger Algorithmus verarbeiten muss. Im Gegensatz zu einer Gesichtserkennung z.B. mit halbwegs symmetrischem Aufbau und klar definierten Merkmalen, müsste deine Pilz-App auch Lichtverhältnisse, Auflösung, Hintergrund, Asymmetrien und Aufnahmen von allen Seiten, nur partielle Präsentation der Merkmale etc, in einem ganz anderen Maße berücksichtigen. Das stelle ich mir bedeutend schwieriger vor, nicht unmöglich Experten, aber für Hobby-Entwickler?
Ich finde es allerdings super spannend, wenn du konkrete Pläne für ein solchen Projekt hast und könnte auch ne Ewigkeit über die Auswertung von Bilddaten labern. Du kannst mir ja ne PN schreiben, wenn es bei deiner Idee bereits was zu erzählen gibt.
Pilzsuche Ultra oder auch 123Pilze funktioniert so, dass DU genaue Kriterien beschreibst. Das setzt voraus, dass du dich mit dem Pilz beschäftigt hast und die wesentlichen Bestimmungskriterien selbst untersuchen kannst. Input ist der echte Pilze, das deep learning übernimmst quasi du selbst, und das Ergebnis ist die Auswahl in der Datenbank bei der ALL deine Kriterien zutreffen, mit recht großer Toleranz inbesondere mit Bezug auf das Farbspektrum. Mir hat es oftmals geholfen einen Pilz oder eine Gattung besser kennenzulernen und dafür kann ich dir solche Apps empfehlen.
Der chemische vor Ort-Test wie bei Star Trek ist eine ganz andere Geschichte. Es gibt manche Art, die mit wenig Aufwand charakteristische Farbreaktionen zeigen (da kennen sich die ganzen Myko-Cracks hier 1000x besser aus als ich), aber was ich dir versprechen kann ist, dass du sehr lange kein Massenspektrometer in Taschenformat erleben wirst.
Tests wie z.B. auf Sprengstoffe am Flughafen oder Drogen im Schweiß suchen immer nach bestimmten Stoffen. Einen Teststreifen für ein bestimmte Substanz(-gruppe) im Pilz kann man also wahrscheinlich schon entwickeln, vielleicht gibt es die sogar schon. Aber ich glaube ich würde trotzdem immer die Arten auf herkömmlichem Wege lernen, erkennen und sammeln, denn letztendlich sollte man auch einfach nichts in die Pfanne schmeißen, dass man nicht 100% erkennt auch ohne Teststreifen.
) und dass der Thread gleich zu einer weiteren Nachfrage geführt hat.
