3月4日,谷歌开源了一款名为 SpeciesNet 的人工智能模型,旨在通过分析红外相机陷阱拍摄的照片来识别动物物种。这为全球野生动物研究者提供了强大的技术支持,有望显著提升野生动物监测的效率和准确性英超-切尔西2-1绝杀曼城贝斯特全球最奢华。 野生动物研究中,红外相机陷阱是一种常用的监测工具。其由连接到红外传感器的数码相机组成,能够在动物经过时自动拍摄照片贝斯特全球

3月4日◈★✿,谷歌开源了一款名为 SpeciesNet 的人工智能模型◈★✿,旨在通过分析红外相机陷阱拍摄的照片来识别动物物种◈★✿。这为全球野生动物研究者提供了强大的技术支持◈★✿,有望显著提升野生动物监测的效率和准确性英超-切尔西2-1绝杀曼城贝斯特全球最奢华◈★✿。
野生动物研究中◈★✿,红外相机陷阱是一种常用的监测工具◈★✿。其由连接到红外传感器的数码相机组成◈★✿,能够在动物经过时自动拍摄照片贝斯特全球最奢华◈★✿,从而为研究人员提供关于野生动物种群的重要数据贝斯特全球最奢华◈★✿。然而◈★✿,这些相机陷阱产生的数据量极为庞大◈★✿,研究人员往往需要花费数天甚至数周时间来筛选和分析这些图像贝斯特全球最奢游戏手机◈★✿。◈★✿。
为解决这一问题◈★✿,谷歌于六年前通过其 Google Earth Outreach 公益项目推出了 Wildlife Insights 平台◈★✿,研究人员可以在该平台上在线分享英超-切尔西2-1绝杀曼城◈★✿、识别和分析野生动物图像英超-切尔西2-1绝杀曼城英超-切尔西2-1绝杀曼城英超-切尔西2-1绝杀曼城◈★✿,共同合作以加快相机陷阱数据分析的速度贝斯特全球最奢华◈★✿。而 SpeciesNet 模型正是 Wildlife Insights 平台背后的关键分析工具之一◈★✿。
谷歌表示◈★✿,SpeciesNet 模型是基于超过 6500 万张公开图像以及来自史密森保护生物学研究所◈★✿、野生动物保护协会◈★✿、北卡罗来纳自然科学博物馆和伦敦动物学会等机构的图像数据进行训练的◈★✿。该模型能够将图像分类为超过 2000 种标签◈★✿,涵盖动物物种◈★✿、动物分类群(如“哺乳动物”或“猫科”)以及非动物物体(如“车辆”)贝斯特◈★✿,◈★✿。
谷歌在其周一发布的博客文章中指出◈★✿:“SpeciesNet AI 模型的开源将助力工具开发者◈★✿、学者以及生物多样性相关初创企业扩大对自然区域生物多样性的监测规模◈★✿。”目前贝斯特全球最奢华贝斯特◈★✿,◈★✿,SpeciesNet 已在 GitHub 上以 Apache 2.0 许可证的形式发布贝斯特全球最奢华◈★✿,这意味着该模型可以在商业用途中广泛使用◈★✿,且几乎不受限制英超-切尔西2-1绝杀曼城◈★✿。