首頁Google揭露了種類網絡：用於野生動植物識別的AI
Google 最近將 SpeciesNet，一個 AI 模型，開源。此工具旨在通過分析相機陷阱拍攝的照片來識別各種動物物種，相機陷阱基本上是配備紅外傳感器的數位相機，全球研究人員用於監測野生動物族群。這些相機陷阱的挑戰在於其產生的大量數據，分析起來需要相當長的時間。
為了解決這個問題，Google 大約六年前通過其 Google Earth Outreach 慈善計畫推出了 Wildlife Insights。此平台允許研究人員上傳、分享和協作分析野生動物圖像，大幅加速相機陷阱數據分析的過程。
SpeciesNet 是 Wildlife Insights 上許多分析工具的核心，該模型在超過 6500 萬張圖像的龐大數據集上進行訓練。這些圖像來自公共收藏以及知名組織，如史密森尼保育生物學研究所、野生動物保護協會、北卡羅來納自然科學博物館和倫敦動物學會。
SpeciesNet 的輸出。圖像來源：明尼蘇達大學 據 Google 表示，SpeciesNet 能夠將圖像分類為超過 2000 個不同標籤。這些標籤不僅涵蓋特定動物物種，還包括更廣泛的類群，如「哺乳動物」或「貓科」，甚至非動物物體，如「車輛」。
Google 在週一發布的博客文章中強調，將 SpeciesNet 作為開源工具發布，將使工具開發者、學者和專注於生物多樣性的新創公司能夠增強其對自然環境中生物多樣性的監測。該模型在 GitHub 上以 Apache 2.0 許可證提供，意味著其商業使用幾乎無限制。
需要注意的是，Google 並非該領域的唯一參與者。Microsoft 的 AI for Good Lab 也提供 PyTorch Wildlife，另一個開源 AI 框架，包含專門為檢測和分類相機陷阱圖像中的動物而微調的預訓練模型。
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評論 (51)
0/500
![BruceHernández]()
Google這開源也太佛心了吧！SpeciesNet辨識動物物種的準確度不知道如何？如果用在台灣的山區監測，應該能幫助研究人員更快掌握石虎、黑熊這些珍稀動物的動態，不用再熬夜看幾千張照片了🦉。不過資料庫有包含亞洲物種嗎？有點好奇～
![MarkHarris]()
Finde es echt faszinierend, wie KI jetzt auch im Tierschutz hilft! Ob so ein Tool auch unsere heimischen Wildtiere im Wald zuverlässig erkennt? Hoffentlich wird es sinnvoll eingesetzt und nicht nur für den nächsten coolen Tech-News-Artikel. Die Datenfrage bleibt aber spannend – wer hat eigentlich Zugriff auf die ganzen Tierfotos? 🦡
![KeithNelson]()
This AI wildlife identifier sounds cool! 🦒 Imagine rangers using it to track endangered species in real-time. Hope it’s accurate and doesn’t mix up a tiger with a tabby cat!
![DanielLewis]()
Super cool that Google open-sourced SpeciesNet! 🦒 Identifying wildlife from camera traps sounds like a game-changer for conservation. Wonder how accurate it is in dense forests?
![RobertHarris]()
Whoa, Google's SpeciesNet sounds like a game-changer for wildlife tracking! Imagine researchers spotting rare animals just by snapping pics. But, like, how accurate is this AI in messy real-world conditions? 🤔
![FrankSanchez]()
This is wild! SpeciesNet sounds like a game-changer for wildlife researchers. I wonder how accurate it is with rare species? 🤔
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Super cool that Google open-sourced SpeciesNet! 🦒 Identifying wildlife from camera traps sounds like a game-changer for conservation. Wonder how accurate it is in dense forests?
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