Nov, 2023

SeaTurtleID2022：一份可靠的海龟再识别长时间跨度数据集

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TL;DR该研究介绍了一份公开的大规模、长时间跨度的海龟照片数据集 ——SeaTurtleID2022。该数据集包含 8729 张照片，来自 13 年间收集的 438 只独特个体，是用于动物再识别的时间跨度最长的数据集。研究提出了基于时间感知的封闭集和开放集的数据划分方法，并展示了基于海龟的再识别方法的基准表现。最终，研究提出并评估了一种基于混合任务级联和 ArcFace 的海龟再识别系统，其准确率达到 86.8%。
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发现论文，激发创造
  • 大规模时空人员再识别：算法和基准评估

    本研究介绍了一个包含 10,862 个身份和超过 228k 张图片的大规模时空人员再识别数据集 (LaST)，并在其上对 14 种再识别算法进行了综合性能评估和建立了一个有效的基线模型，该模型在较短时间和换衣场景的数据集上可以很好地推广。LaST 是目前时空范围最大的再识别数据集之一，可用于人类再识别任务的更加现实和具有挑战性的基准测试。

    May, 2021

  • 野生动物再识别数据集：包含 1 万只个体的野生动物再识别数据集

    我们推出了一个新的野生动物重新识别数据集 WildlifeReID-10k，包含超过 214k 张 10k 只个体动物的图像。该数据集由 30 个现有的野生动物重新识别数据集加上额外的处理步骤组成。我们认为，由于数据集中相似图像的普遍存在，标准（随机）的训练集和测试集划分对于野生动物重新识别是不适当的，并提出了一种基于提取特征相似性的新的相似性感知划分。为了促进公平的方法比较，我们针对封闭集和开放集设置都提供相似性感知划分，使用 MegaDescriptor 作为野生动物重新识别的基准模型，同时提供最佳结果的排行榜。我们公开发布数据集以及用于创建它的代码在 wildlife-datasets 库中，使得 WildlifeReID-10k 既高度精选又易于使用。

    Jun, 2024

  • ENTIRe-ID：一份广泛而多元的人员再辨识数据集

    这篇论文介绍了 ENTIRe-ID 数据集，该数据集包含了超过 4.45 百万张图像，来自 37 个不同的相机，涵盖了各种环境。该数据集独特地设计用于解决领域变异和模型泛化的挑战，是人像重新识别现有数据集的不足之处。ENTIRe-ID 数据集具有广泛的真实世界场景，包括各种光照条件、视角和不同的人类活动，确保了逼真且稳健的 ReID 模型训练平台。该数据集公开可用于此 https URL。

    May, 2024

  • 野生动物数据集：一个用于动物再识别的开源工具包

    该研究论文介绍了 WildlifeDatasets 工具集，一个开源工具集用于生态学家和计算机视觉 / 机器学习研究人员，它使用 Python 编写，提供了简单直接获取公开的野生动物数据集的方法，并提供了各种数据集预处理、性能分析和模型优化方法。我们在不同的场景和基准实验中展示了该工具集，包括了野生动物再识别数据集和方法的最全面比较，包括了局部描述符和深度学习方法。此外，我们提供了首个针对各种动物个体再识别的基础模型 - MegaDescriptor，该模型在动物再识别数据集上表现优异，超过了 CLIP 和 DINOv2 等预训练模型的性能。为了让该模型对大众可用以及方便集成到任何现有的野生动物监测应用中，我们通过 HuggingFace hub 提供了多个 MegaDescriptor 版本（即 Small、Medium 和 Large）。

    Nov, 2023

  • Eiffel Tower: 一种用于长期视觉定位的深海水下数据集

    本研究提供了一个新的深海数据集，通过四次不同时间拍摄的同一海底热液喷口的图像，评估了多种长期水下定位技术的效果，对数据进行了分析并揭示了多年来的主要变化。

    May, 2023

  • ATRW：野外东北虎重新识别基准

    本论文提出了 Amur Tiger Re-identification in the Wild 数据集，其中包括具有不同姿势和照明条件的 92 只东北虎的视频剪辑，用于进行深度学习中的识别研究，通过提出精确的姿势建模方法，相比现有的方法有显著的性能改进。

    Jun, 2019

  • 航拍图像中的车辆重新识别：数据集和方法

    本文提出了一个包含 13k 车辆实例的、用于车辆重新识别的大规模 UAV 数据集，并设计了一种专门的车辆重新识别算法来充分利用数据集中的丰富注释信息，可以显式地检测每个特定车辆的判别部分，并明显优于测试基线和现有车辆重新识别方法。

    Apr, 2019

  • 数字台风：热带气旋时空建模的长期卫星影像数据集

    此论文介绍了数字台风数据集的官方发布，这是一个超过 40 年的最长台风卫星影像数据集，旨在为长期时空数据的机器学习模型提供基准。

    Nov, 2023

  • 野生鱼类个体复识别的对比学习方法

    本研究提出了一种基于对比学习的模型，将物理标记技术替换为图像分析进行个体鉴定，其在对 Symphodus melops 的照片进行处理后，取得了较高的准确率。

    Jan, 2023

  • 面向自动鲸类照片识别：海洋生态中细粒度、少样本学习的框架

    本文提出使用计算机视觉模型和后处理技术来创建一个完全自动的 Photo-identification (photo-id) 识别系统，该系统可以根据所有可用信息提供最可能的匹配，无需数据预处理，用于监测海洋中哺乳动物种群。系统通过目录相似性比较，能够处理以前未编目的个体，并标记这些个体以进行进一步调查。该文研究表明，系统在多个现实生活中的 Photo-id 相册上的表现非常好。

    Dec, 2022