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MegaDetector
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新的 AI 方法解决了相机陷阱序列中的动物计数问题 · 已追踪 2 个来源
研究人员开发了在相机陷阱图像序列中计数动物的新方法，这是一项对生态建模至关重要的任务，但由于缺乏标注跟踪数据和低帧率而受到阻碍。一种方法 PuTR-CouT 利用基于 transformer 的学习关联机制进行序列级计数，并生成合成跟踪数据以克服标注稀缺性。另一种方法 MaxBoxCount 赢得了 iWildCam 2021 挑战赛，它结合了物种分类和基于 MegaDetector 检测的启发式方法，无需显式计数标注即可估算个体数量。
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Google 的 SpeciesNet AI 工具助力全球野生动物保护工作
Google Research 已开源 SpeciesNet，这是一款旨在自动识别相机陷阱图像中野生动物物种的 AI 工具。SpeciesNet 最初是 Wildlife Insights 平台的一部分，一年前向公众发布，此后被全球研究人员用于保护工作。该模型经过超过 6500 万张标记图像的训练，能够对近 2500 个动物类别进行分类，并与另一个模型 MegaDetector 结合使用，以高效处理大量的视觉数据。