一种用于香港动物物种分类的主动学习模型
计算机视觉与模式识别
2024-03-26 v1
摘要
相机陷阱被全球生态学家用作一种高效且非侵入性的动物监测方法。虽然手动标注收集到的图像耗时费力，但深度学习和计算机视觉的最新进展已使这一过程自动化成为可能[1]。其主要障碍在于将这些模型应用于来自世界其他地区独立收集的数据时的泛化能力[2]。在此，我们采用深度主动学习工作流程[3]，训练了一个适用于香港收集的相机陷阱图像的模型。
引用
@article{arxiv.2403.15675,
title = {An active learning model to classify animal species in Hong Kong},
author = {Gareth Lamb and Ching Hei Lo and Jin Wu and Calvin K. F. Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.15675},
year = {2024}
}
备注
6 pages, 2 figures, 1 table