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AudioProtoPNet：鸟类声音分类的可解释深度学习模型
這篇研究論文提出了一種基於 ConvNeXt 骨幹架構和 Prototypical Part Network（ProtoPNet）的音頻分類方法，通過原型模式學習每種鳥類的特徵模式，利用譜圖進行新數據的分類，從而同時提供可解釋性的模型決策解
PDF3 months ago
面向声学生物多样性监测的小型精确卷积神经网络
通过使用时间索引标签及适当大小的 RF，我们设计出了适用于紧凑低成本设备的小型 CNN 模型，实现了较好的分类性能。
PDF7 months ago
BirdSAT：鸟类物种分类和地图绘制的跨视图对比遮蔽自动编码器
我们提出了一种元数据感知的自监督学习框架，可用于鸟类物种的细粒度分类和生态映射，通过对地面图像的元数据进行富集，我们的模型学习到了鸟类的细粒度和地理条件特征，表现出最先进的性能，并实现了跨模态的信息检索和物种分布图的创建。
PDF8 months ago
探索基于元信息的音频零样本鸟类分类
这项研究利用元信息来改善零样本音频分类，以鸟类物种作为例子进行了研究，并通过文本描述、功能特征和鸟类生活历史三种元信息的来源，提取了音频特征并采用零样本学习算法得出了最佳结果。
PDF10 months ago
ECCV头脑清晰：走向语义一致的视觉反事实
本研究提出了一种新的视觉反事实解释框架，基于语义一致性和多样性因素，可以更有效地用于细粒度图像识别，并通过机器教学实验证明了其实用性和优越性。
PDF2 years ago
FGVC7 研讨会上的半监督 iNaturalist-Aves 挑战赛
本文介绍了一个新的半监督识别数据集，该数据集包含来自 iNat-2018 数据集中抽样得到的 1000 种鸟类，总共近 15 万张图像。该数据集的存在挑战着现有文献中的半监督识别技术，因为它包含领域外数据、类不平衡和类之间的微妙相似性。
PDF3 years ago
使用姿态规范化深度卷积神经网络进行鸟类物种分类
本研究提出一种基于深度卷积网络的姿态标准化方法和特征学习策略，相比于以往算法，在鸟种识别领域取得了更好的分类效果。
PDF10 years ago