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BioCLIP2
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新研究探讨VLM在鱼类识别中的准确性，发现语言很重要
一篇题为IchthyoNoma的新研究论文，调查了零样本视觉-语言模型（VLM）在识别孟加拉国淡水鱼类方面的性能。研究发现，与科学名称或孟加拉语提示相比，使用英语通用名称时，BioCLIP2等模型的性能显著提高，这凸显了命名法和语言对齐对VLM准确性的影响。研究还识别出与图像遮蔽和特定物种依赖性相关的伪影，表明VLM的性能受到除物种视觉知识之外的多种因素的影响。
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Planktonzilla数据集发布，包含1740万张海洋研究图像
研究人员推出了Planktonzilla-17M，这是一个包含1740万张浮游生物图像的新数据集，是同类数据集中规模最大的。该数据集旨在通过整合来自十三个不同成像系统的数据，并标准化分类法和元数据，来改进浮游生物分类。使用Planktonzilla-17M进行的实验表明，带有分类谱系作为文本的监督分类，其性能与CLIP风格的图像-文本训练相当或更优，并突显了当前海洋成像生物基础模型的局限性。