那只猫是哪只？野猫重新识别模型

野猫对澳大利亚野生动物产生严重且持续的负面影响，位于全球最具威胁性的入侵物种之中。因此，密切监视这些动物对于最小化其影响至关重要。在此背景下，重新识别（re-ID）的潜在应用涌现，用于增强野猫在野外的监控活动，利用从摄像陷阱中捕获的图像。该项目探索了不同的计算机视觉方法，以创建能够在野外识别个体野猫的re-ID模型。主要方法包括修改用于Amur虎重新识别的部件-姿态引导网络（PPGNet）模型，以适用于野猫。该改造 resulting in PPGNet-Cat， incorporates specific modifications to suit the characteristics of feral cats images。此外，还进行了 various experiments， particularly exploring contrastive learning approaches such as ArcFace loss。主要结果表明，PPGNet-Cat在识别野猫方面表现出色， achieving high performance with a mean Average Precision (mAP) of 0.86 and a rank-1 accuracy of 0.95。这些结果将PPGNet-Cat确立为re-ID领域的竞争模型。