通过制定训练集和测试集来解决物种分类问题，新数据集可以从其他地区进行测试，同时也提供了转移学习的方式来填补训练集的不足。
Jul, 2019
本文阐述了野生动物种群监测中的探照灯自动采集引进了大量图像数据，使用目标检测技术识别和计算每个物种个体数时需要考虑时空因素以及个体重新识别，同时描述了一个跨地区的物种分类和数量计算的挑战。
May, 2021
为了扩大使用摄像机陷阱数据研究生物多样性的规模，作者提供了一个新的挑战数据集以测试基于深度学习的自动关键帧标记方法是否适用于恰当分类新的场景。
Apr, 2019
本文提出了一种结合人工智能和人类智能的主动学习系统，能够快速准确地对相机陷阱图像中的动物进行识别和计数，可将手动标注的工作量减少了 99.5% 以上。
Oct, 2019
本文提出了一种利用预训练的通用动物检测器和标记图像集来训练分类模型的流水线技术，以实现在新地区高效准确地对物种进行分类的方法。
通过减少对昂贵的标记数据的依赖，我们提出了一种新的零样本物种分类方法 WildMatch，该方法使用多模态基础模型，利用人们熟悉的术语生成摄像机陷阱图像的详细视觉描述，并将生成的描述与外部知识库中的描述进行匹配，以零样本的方式确定物种。我们还研究了构建详细动物描述生成的指导调优数据集的技术，并提出了一种新的知识增强技术来提高描述质量。我们在哥伦比亚 Magdalena Medio 地区的一个新的摄像机陷阱数据集上展示了 WildMatch 的性能。
Nov, 2023
野生动物种类的自动识别与行为分析是野外生态研究和动物保护的重要技术之一。该研究利用深度卷积神经网络技术，对 320 万张 “快照大草原” 数据集中涵盖的 48 种动物进行识别、计数、行为描述分析，自动提取数据并有效地提高数据分析的效率。
Mar, 2017
使用相机陷阱监测动物是生态学家全球使用的一种高效且无创的方法，通过深度学习和计算机视觉的最新进展，可以自动化这一过程，但是在将这些模型应用于世界其他地方独立收集的图像时，存在着泛化性的障碍。在此，我们使用深度主动学习工作流程，并训练一个适用于在香港收集的相机陷阱图像的模型。
Mar, 2024
基于相机陷阱图像的物种识别中，通过在多模态知识图谱中进行链接预测，将异构上下文有效整合到视觉领域，以提高模型的样本效率和泛化性能。
Dec, 2023
利用 20 个固定的相机捕获的图像构建了一个检测与分类数据库，研究旧数据处理模型对新环境的适应度，发现分类系统的泛化性表现较差。
Jul, 2018