基于物联网摄像机陷阱的野生动物模型现场微调以实现高效适应
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了物联网摄像机陷阱中机器学习模型在动物分类方面面临的领域转变和资源限制问题。提出的WildFit方法通过连续的背景感知模型微调，实现了在不同环境下的高效分类，从而显著提高了分类准确性和计算效率。研究结果显示，WildFit在多个数据集上明显优于传统方法。
通过减少对标记数据的依赖，研究人员提出了一种新的零样本物种分类方法WildMatch。该方法使用多模态基础模型，生成摄像机陷阱图像的详细视觉描述，并与外部知识库中的描述进行匹配，以零样本方式确定物种。研究人员还提出了一种新的知识增强技术来提高描述质量，并在哥伦比亚展示了WildMatch的性能。
