昆虫多样性丧失影响生态系统和农业，对昆虫研究提出了大规模机器学习和数据增强等解决方案。

Jun, 2024

为了对昆虫生物多样性进行编目，我们提出了一个新的手动标注昆虫图像的大型数据集，BIOSCAN-Insect 数据集。该数据集由专家进行分类，同时还提供相关的遗传信息，包括原始核苷酸条形码序列和分配的条形码索引号，这些是基于基因的物种分类的代理。本文介绍了一个由百万图像组成的精选数据集，主要用于训练能够提供基于图像的分类评估的计算机视觉模型，然而，该数据集还具有引人注目的特征，研究这些特征对于更广泛的机器学习社区也是有兴趣的。受数据集固有的生物学特性驱动，显示出了具有长尾类别不平衡分布的特点。此外，分类标签是一个分层分类方案，对低层级的问题提出了非常细粒度的分类问题。通过在实施和分析基准分类器的过程中探索分类任务，本文将促进机器学习社区对生物多样性研究的兴趣，并推动创建基于图像的分类器的进展，这也将进一步实现 BIOSCAN 研究的终极目标：为全球生物多样性的综合调查奠定基础。

Jul, 2023

提出一种深度学习模型 InsectNet，以应对昆虫识别在实际环境下的挑战，并能准确识别超过 2500 种节肢动物物种，包括有害害虫、寄生虫、食草动物和掠食动物，并可指导公民科学数据收集。

Jun, 2023

通过引入一种名为 “Insect-1M” 的新型数据集，本研究旨在为虫类相关的基础模型训练提供资源，并通过微特征自监督学习方法和相关注意机制来提高昆虫图像建模效果，通过介绍一种描述一致性损失来改善微特征建模，从而在昆虫相关任务的标准基准上实现了最先进的性能，为下一代虫类相关视觉模型赋能，将其功能更接近于精准农业的终极目标。

Nov, 2023

农民在农产品产量期间面临的最大挑战之一是与昆虫害虫的斗争。为了解决这个问题并避免经济损失，需要及时采取预防措施，而这需要以简单而有效的方式鉴别昆虫害虫。本文对主要基于名为 IP102 的健壮数据集的迁移学习与微调，注意力机制和自定义架构等不同方法进行了广泛的实验，并展示了另一个数据集 D0 的示例来展示我们实验技术的健壮性。

Oct, 2023

通过相机陷阱监测昆虫，包括目标检测、飞蛾和非飞蛾的分类、详细识别昆虫物种和个体跟踪，为昆虫学提供了可扩展的数据采集工具。

Jun, 2024

提供了一个深度学习方法的昆虫监测系统，通过定位和分类识别图像中的蛾子个体来改善物种识别准确率。

Jul, 2023

介绍了一个大规模的半监督数据集 Species196，包含 196 个入侵物种的专家级标注图像和大量无标签图像，并提供四种实验设置以评估现有模型和算法在入侵物种分类中的性能。

Sep, 2023

本论文提出了 iNaturalist 物种分类和检测数据集，包括来自全球 5000 多种植物和动物的 859,000 张图片，其中包括视觉相似的物种以及具有各种图像质量和类不平衡性的图片。通过对数据集进行广泛的基准实验，本文的结果表明目前基于非集成方法的计算机视觉分类和检测模型只能达到 67% 的准确率，提出了面临的挑战和需要更多低阶学习关注的解决方案。

Jul, 2017

BIOSCAN-5M 昆虫数据集是一个包含 500 万多个昆虫标本的综合数据集，通过包括分类标签、原核酸条形码序列、条形码索引以及地理信息等多模态信息，扩展了现有的基于图像的生物学数据集。研究通过提出三个基准实验，展示了多模态数据类型对分类和聚类准确性的影响。

Jun, 2024