Kamerafällor är ett värdefullt verktyg för att studera biologisk mångfald, men forskning med hjälp av dessa data begränsas av hastigheten hos mänsklig annotering. Med de stora mängder data som nu finns tillgängliga är det absolut nödvändigt att vi utvecklar automatiska lösningar för att kommentera kamerafällor för att denna forskning ska kunna skalas. Ett lovande tillvägagångssätt bygger på djupa nätverk som är utbildade på människoannoterade bilder [6]. Vi tillhandahåller en utmaning dataset för att undersöka om sådana lösningar generaliserar till nya platser, eftersom system som är utbildade en gång och kan sättas in för att fungera automatiskt på nya platser skulle vara mest användbara.
Beery S m.fl. ge en utmaning dataset för att undersöka om sådana lösningar generaliseras till nya platser, eftersom system som utbildas en gång och kan användas automatiskt på nya platser skulle vara mest användbara REF.
The iWildCam 2018 Challenge Dataset
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}