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基于弱标注视频的数据集生成和倭黑猩猩分类

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内容提要

该研究使用机器学习流程在棕猿围栏内进行无人辅助测试。通过半自动方式生成的棕猿录音数据集，采用不同的分类算法和深度学习方法进行识别。结果显示，经过微调的ResNet模型在数据准备和分离后准确率达到75%。

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标签

分类算法 数据集 无人辅助测试 机器学习 棕猿围栏 深度学习
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