Google揭露了种类网络：用于野生动植物识别的AI
谷歌最近将人工智能模型SpeciesNet开源。该工具旨在通过分析相机陷阱拍摄的照片来识别各种动物物种，相机陷阱本质上是配备红外传感器的数码相机，被全球研究人员用于监测野生动物种群。这些相机陷阱的挑战在于它们产生的数据量巨大，分析这些数据需要相当长的时间。
为了解决这一问题，谷歌大约六年前通过其Google Earth Outreach慈善计划推出了Wildlife Insights平台。该平台允许研究人员上传、分享和协作分析野生动物图像，显著加快了相机陷阱数据分析的过程。
为Wildlife Insights提供多种分析工具支持的SpeciesNet，是在一个包含超过6500万张图像的庞大数据集上训练的。这些图像来源于公共收藏以及知名机构，如史密森学会保护生物学研究所、野生动物保护协会、北卡罗来纳州自然科学博物馆和伦敦动物学会。
SpeciesNet的输出。图片来源：明尼苏达大学 据谷歌称，SpeciesNet能够将图像分类为超过2000个不同的标签。这些标签不仅涵盖特定的动物物种，还包括更广泛的分类，如“哺乳动物”或“猫科动物”，甚至包括非动物物体，如“车辆”。
在周一发布的博客文章中，谷歌强调，将SpeciesNet作为开源工具发布将赋能工具开发者、学者和专注于生物多样性的初创企业，提升他们在自然环境中监测生物多样性的能力。该模型在GitHub上以Apache 2.0许可证发布，这意味着它可以在最小的限制下用于商业用途。
需要指出的是，谷歌并非该领域的唯一参与者。微软的AI for Good Lab也提供了PyTorch Wildlife，另一个开源人工智能框架，包含专门为检测和分类相机陷阱图像中的动物而微调的预训练模型。
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评论 (49)
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![KeithNelson]()
KeithNelson
2025-08-22 05:01:34
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!
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![DanielLewis]()
DanielLewis
2025-08-19 02:01:09
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?
0
![RobertHarris]()
RobertHarris
2025-07-28 09:20:21
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? 🤔
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![FrankSanchez]()
FrankSanchez
2025-07-23 12:59:29
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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![RaymondGreen]()
RaymondGreen
2025-04-22 21:04:29
GoogleのSpeciesNetは野生動物愛好家にとって救世主です！使い方が簡単で、写真を撮るだけでどの動物かわかるなんて最高です。ただ、似た種と間違えることがあるのがちょっと残念。でも、自然好きには必須のアプリですね。Google、頑張ってください！🌿🐾
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![BillyEvans]()
BillyEvans
2025-04-20 19:40:08
¡SpeciesNet es genial para los entusiastas de la vida silvestre! Es increíble cómo puede identificar tantas especies solo con una foto. Lo único es que a veces tiene problemas con especies raras, pero oye, sigue siendo una gran herramienta para cualquiera interesado en la vida silvestre. 🦒
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谷歌最近将人工智能模型SpeciesNet开源。该工具旨在通过分析相机陷阱拍摄的照片来识别各种动物物种，相机陷阱本质上是配备红外传感器的数码相机，被全球研究人员用于监测野生动物种群。这些相机陷阱的挑战在于它们产生的数据量巨大，分析这些数据需要相当长的时间。
为了解决这一问题，谷歌大约六年前通过其Google Earth Outreach慈善计划推出了Wildlife Insights平台。该平台允许研究人员上传、分享和协作分析野生动物图像，显著加快了相机陷阱数据分析的过程。
为Wildlife Insights提供多种分析工具支持的SpeciesNet，是在一个包含超过6500万张图像的庞大数据集上训练的。这些图像来源于公共收藏以及知名机构，如史密森学会保护生物学研究所、野生动物保护协会、北卡罗来纳州自然科学博物馆和伦敦动物学会。
据谷歌称，SpeciesNet能够将图像分类为超过2000个不同的标签。这些标签不仅涵盖特定的动物物种，还包括更广泛的分类，如“哺乳动物”或“猫科动物”，甚至包括非动物物体，如“车辆”。
在周一发布的博客文章中，谷歌强调，将SpeciesNet作为开源工具发布将赋能工具开发者、学者和专注于生物多样性的初创企业，提升他们在自然环境中监测生物多样性的能力。该模型在GitHub上以Apache 2.0许可证发布，这意味着它可以在最小的限制下用于商业用途。
需要指出的是，谷歌并非该领域的唯一参与者。微软的AI for Good Lab也提供了PyTorch Wildlife，另一个开源人工智能框架，包含专门为检测和分类相机陷阱图像中的动物而微调的预训练模型。
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2025-08-22 05:01:34
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!
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2025-08-19 02:01:09
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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2025-07-28 09:20:21
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? 🤔
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2025-07-23 12:59:29
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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2025-04-22 21:04:29
GoogleのSpeciesNetは野生動物愛好家にとって救世主です！使い方が簡単で、写真を撮るだけでどの動物かわかるなんて最高です。ただ、似た種と間違えることがあるのがちょっと残念。でも、自然好きには必須のアプリですね。Google、頑張ってください！🌿🐾
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2025-04-20 19:40:08
¡SpeciesNet es genial para los entusiastas de la vida silvestre! Es increíble cómo puede identificar tantas especies solo con una foto. Lo único es que a veces tiene problemas con especies raras, pero oye, sigue siendo una gran herramienta para cualquiera interesado en la vida silvestre. 🦒
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