Floralens：面向葡萄牙本土植物的深度学习模型
计算机视觉与模式识别
2026-04-07 v4 机器学习
摘要
机器学习技术，尤其是深度卷积神经网络，对于许多公民科学平台中基于图像的生物物种识别至关重要。在本文中，我们描述了基于公开的科研级数据集构建葡萄牙本土植物数据集的过程，以及利用现成的深度卷积神经网络从中推导出高准确率模型的方法。我们以 Sociedade Portuguesa de Botânica 提供的高质量数据为基础构建数据集，并从 GBIF 提供的科研级数据集中补充了更多采样数据。我们发现，通过精心设计数据集，现成的机器学习云服务（如 Google 的 AutoML Vision）能够生成高精度的模型，其结果可与最先进的公民科学平台 Pl@ntNet 相媲美。我们推导出的最佳模型被命名为 Floralens，已集成到 Project Biolens 的公共网站中，我们也在该网站上收集了其他分类群的模型。用于训练该模型的数据集亦已在 Zenodo 上公开发布。
引用
@article{arxiv.2403.12072,
title = {Floralens: a Deep Learning Model for the Portuguese Native Flora},
author = {António Filgueiras and Eduardo R. B. Marques and Luís M. B. Lopes and Miguel Marques and Hugo Silva},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.12072},
year = {2026}
}