Abstrakt. Det är önskvärt för detektion och klassificering algoritmer att generalisera till okända miljöer, men lämpliga riktmärken för kvantitativt studera detta fenomen är ännu inte tillgängliga. Vi presenterar en datauppsättning utformad för att mäta igenkänning generalisering till nya miljöer. Bilderna i vårt dataset är skördade från tjugo kamerafällor som används för att övervaka djurpopulationer. Kamerafällor är fast på en plats, därför förändras bakgrunden lite över bilder; fånga ut automatiskt, därför finns det ingen mänsklig partiskhet. Utmaningen är att lära sig känna igen på en handfull platser, och att generalisera djurdetektion och klassificering till nya platser där det inte finns några träningsdata. I våra experiment visar toppmoderna algoritmer utmärkt prestanda när de testas på samma plats där de är utbildade. Vi anser dock att generaliseringen till nya platser är dålig, särskilt för klassificeringssystem.
Caltech Camera Traps REF introducerade dessutom utmaningen att lära på få platser, mot konstanta bakgrunder, och generalisera till nya platser.
Recognition in Terra Incognita
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology']}