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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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~
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? 🦡
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!
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?
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? 🤔
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。
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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。

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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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