CVPR 最佳学生论文,一键启动「BioCLIP 生物分类的层次预测 Demo」,帮你快速识别生物种类
原文中文,约1000字,阅读约需3分钟。发表于: 。很多生物由于外形的相似程度较高,难以使用肉眼进行区分。美国俄亥俄州立大学、微软研究院、加州大学欧文分校、伦斯勒理工学院共同发布了「BioCLlP: A Vision Foundation Model for the Tree of Life」, 基于 TREEOFLIFE-10M 这样的大规模标记数据集,经过严谨的测试,BioCLlP...
美国俄亥俄州立大学等机构发布了「BioCLlP: A Vision Foundation Model for the Tree of Life」项目,通过大规模标记数据集TREEOFLIFE-10M,BioCLlP在生物分类任务中表现出显著性能优势。HyperAI超神经官网上线了「BioCLIP 生物分类的层次预测 Demo」教程,可快速识别动物和植物种类。