Baijiao dari kuil cekung Laporan Qubit | Akun Publik QbitAI
Halo semuanya, ketika saya pertama kali melihat penelitian ini, ekspresi saya seperti ini:
Baik? Panda? Bukankah semua panda raksasa terlihat sama? ... Lucu sekali! (Penuh keinginan untuk bertahan hidup)
Namun, saya melihat lebih dekat dan menemukan bahwa penelitian ini terlalu bersahabat dengan pasien kebutaan wajah panda.
Jangan pernah khawatir untuk mengenali panda lagi.
Teknologi luar biasa ini adalah: Pengenalan panda .
Artinya, teknologi pengenalan wajah diterapkan pada panda raksasa.
baru, Universitas Panda Raksasa Cina Tim peneliti panda raksasa dari China West Normal University menerbitkan serangkaian makalah tentang arah ini.
Salah satu artikel berjudul Menggunakan Teknologi Pembelajaran Mendalam untuk Mengenali Hewan Individu: Mengambil Panda Raksasa sebagai Contoh. Artikel ini mempelajari masalah teknis pengenalan individu panda raksasa.
Pengenalan wajah panda?
Inti dari makalah ini adalah mengadopsi Pembelajaran mendalam Teknologi, menggunakan model pengenalan wajah berbasis CNN untuk mengidentifikasi panda.
Dan, saat ini keberhasilan Buat jaringan pengenalan wajah panda raksasa.
Saya merasa bahwa di masa depan, saya akan selalu melihat panda raksasa (menunjuk ke negara bagian).
Ada dua sorotan utama dari penelitian ini:
- Kumpulan data adalah panda raksasa yang ditangkap dari 3 pangkalan di Sichuan. Gunakan kamera digital dan ponsel untuk menangkap beragam fitur panda raksasa. Secara khusus, fitur wajah perlu diperoleh dengan lebih jelas, terutama untuk pengambilan gambar gerakan tertentu seperti makan, istirahat, dan bermain. Pada akhirnya, hampir 65.000 sampel foto diambil oleh 6 siswa dalam 7 hari. (Upaya penelitian ilmiah semacam ini benar-benar mengesankan.)
- Tingkat "pengenalan wajah beruang" setinggi 95%: Setelah penyaringan data yang lama dan debugging jaringan pengenalan, tingkat pengenalan saat ini dapat mencapai 95%.
Tim peneliti Profesor Zhang Jindong Dikatakan bahwa butuh waktu sekitar setengah tahun untuk penelitian teknis sebelum dan sesudahnya, dan akhirnya ini memiliki model pengenalan yang sukses dan tingkat pengenalan yang tinggi.
Tentunya hal ini tidak lepas dari Sekolah Matematika dan Informatika Tim Profesor Zheng Bochuan dukung.
Satu bertanggung jawab untuk pengumpulan data panda, dan yang lainnya bertanggung jawab atas teknologi identifikasi. Bekerja sama, kita mendapatkan hasilnya hari ini.
Bagaimana cara mencapainya?
Seperti banyak mode teknologi pembelajaran mendalam, pekerjaan ini terutama dibagi menjadi tiga langkah: verifikasi model pelatihan model pengumpulan data.
Pertama, langkah pertama juga disebutkan di atas. Apakah mengumpulkan dari 3 pangkalan 25 panda raksasa penangkaran Gambar.
Saat memotret, jauhi panda setidaknya 5 meter Jauh-jauh, agar tidak mengganggu mereka, lalu gunakan fungsi zoom ponsel atau kamera Anda untuk mendapatkan gambar wajah panda.
Sudut kepala panda ke atas dan ke bawah atau miring tidak boleh lebih dari 30 °, karena kualitas foto yang diambil kurang bagus. Setelah memperhatikan ini, setelah memfilter beberapa ekspresi wajah dengan foto postur tubuh yang kaya dan spesifik sebagai kumpulan data.
Langkah kedua adalah melatih model
Jaringan identifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah VGGNet , Ini adalah jaringan saraf konvolusional.
VGGNet terdiri dari 5 modul konvolusi, 3 lapisan yang terhubung sepenuhnya, dan lapisan koneksi soft-max.
Kumpulan data ini memiliki 65.000 lembar Gambar wajah panda raksasa, dengan rata-rata 4.300 masing-masing. Diantaranya, 39.000 foto digunakan sebagai set pelatihan, 19.500 foto digunakan untuk verifikasi, dan 6.500 foto digunakan untuk kalibrasi model.
Untuk pelatihan model, mereka menggunakan Kotak alat Tensorflow , Menggunakan GPU NVIDIA Quadro P5000 (16GB) untuk pelatihan.
Untuk mempercepat kecepatan konvergensi jaringan pengenalan dan menyelesaikan masalah gradien jaringan dalam yang tidak stabil, mereka mengadopsi metode inisialisasi Xavier. Ukuran tumpukan awal disetel ke 128, dan kecepatan pemelajaran disetel ke 0,001.
Akhirnya, masuk 250.000 iterasi Kemudian hentikan pelatihan.
Kemudian, kita sampai pada langkah terakhir, yaitu verifikasi model.
Selain 19.500 set verifikasi yang ada, mereka juga mengumpulkan 3.000 gambar dari 10 individu dari Pusat Penelitian dan Konservasi Panda Raksasa China (CCRCGP) Wolong Base untuk memverifikasi kemampuan model untuk mengidentifikasi individu yang tidak dikenal.
Pada akhirnya, percobaan ini tercapai 95% Keakuratan mengidentifikasi individu umum.
Mengapa pengenalan wajah panda?
Ini juga mengubah metode tradisional dalam mengidentifikasi dan memantau panda raksasa.
seperti:
1. Pengenalan visual buatan berdasarkan pengalaman
Faktanya, hal itu didukung oleh kekuatan kaki, penglihatan, dan berbagai perasaan Anda. Bagi orang biasa seperti saya, hal itu tidak mungkin dicapai hanya dengan penglihatan.
Bagi peneliti profesional, metode semacam itu sederhana dan efektif, tetapi jika itu adalah studi jangka panjang atau studi populasi panda besar dengan jumlah individu yang besar, pekerjaan menjadi rumit.
Anda berpikir bahwa semakin banyak panda yang Anda miliki, semakin banyak fitur yang harus Anda ingat untuk setiap panda, dan semakin tinggi tingkat kesalahannya.
Ini terlalu sulit, terlalu sulit.
Selain itu, ada juga beberapa metode yang relatif lebih maju.
2. Metode menggigit jarak
Menambah pengetahuan! Gigitannya adalah batang bambu pada kotoran panda, yang diduga merupakan tanda biologis panda.
Para peneliti mengukur panjang gigitan dalam beberapa kelompok untuk membedakan masing-masing panda. Metode ini sederhana dan praktis, serta dapat mencerminkan karakteristik temporal populasi panda raksasa. Namun, jarak pergerakan panda raksasa dipengaruhi oleh banyak faktor, dan sulit untuk mendapatkan ambang batas untuk membedakan individu yang berbeda.
3. Metode biologi molekuler
Dengan kata lain, ini untuk mengekstrak DNA dari kotoran panda untuk mengidentifikasi masing-masing panda.
Tetapi fesesnya harus segar agar bisa efektif, sehingga sulit menerapkan metode ini di alam liar. Ini juga akan menghabiskan banyak tenaga dan sumber daya material.
4. pelacakan kerah posisi GPS
Seperti namanya, itu untuk membius individu untuk dimonitor dan memakai kalung GPS.
Dengan cara ini, pelacakan yang akurat dapat dicapai, dan data perilaku yang diperlukan dapat diperoleh secara real time.
Belum lagi umur kerah yang pendek dan biaya tinggi. Ini tidak ramah untuk populasi panda yang besar, dan panda raksasa harus ditangkap. Jika ada perbedaan dalam hal ini, tidak ada yang mampu membelinya.
Begitu! Metode ini memiliki batasan tertentu, yang telah menambah banyak kesulitan pada perlindungan panda liar, yang merupakan tujuan awal dari tim Zhang Jindong.
Alhasil, muncul metode seperti ini yang dapat diidentifikasi secara akurat, tidak mudah dipengaruhi oleh faktor alam lain, dan dapat digunakan untuk pemantauan dalam skala besar.
Profesor Zhang Jindong berkata: "Pengenalan Wajah Beruang" Ini dapat diterapkan dengan dua cara.
Di satu sisi, panda raksasa dibesarkan di penangkaran, yang bisa membangunnya sendiri Indo Hal ini tidak hanya memfasilitasi kesatuan manajemen dari personel manajemen, tetapi juga memfasilitasi wisatawan untuk mengidentifikasi dan memahami setiap individu.
Di sisi lain, hal itu juga merupakan aspek yang lebih kami perhatikan yaitu Konservasi panda liar Dalam pekerjaan kami berikutnya, kami akan mempertimbangkan untuk menggabungkan kamera inframerah yang saat ini banyak digunakan dalam pemantauan lapangan untuk mengumpulkan lebih banyak foto individu panda liar dan mengidentifikasi data ini, sehingga dapat membangun database identitas populasi panda liar dan mewujudkan pemantauan tepat waktu dan pemantauan skala besar. analisis data.
Apa kata netizen?
Setelah riset ini dirilis, banyak netizen yang mengatakan: Mereka tidak akan pernah bingung lagi!
Tentu ada beberapa komentar menarik.
Ada teman praktis:
Perspektif organisme:
Ada juga sudut pandang baru:
Tentu tidak dapat dipungkiri bahwa: Pangsit Itu akhirnya mengantarkan momen cerahnya.
Teknologi ini juga menjadi berkah bagi pengelola ekologi panda, dan juga memberikan dukungan kerja yang kuat untuk perlindungan panda liar.
Satu hal lagi
Ada satu masalah lagi:
Pengenalan wajah panda, haruskah itu milik pengenalan wajah beruang? Atau pengenalan wajah kucing?
Dengan kata lain, apakah panda itu kucing? Atau beruang?
Menurut pandangan arus utama, panda seharusnya milik "beruang", jadi ini adalah cabang pengenalan wajah beruang.
Namun, ada juga episode di dalamnya:
Menurut sebuah esai yang ditulis oleh ahli zoologi Xia Yuanyu 35 tahun lalu "Lima Puluh Tahun Kesalahan-Mengoreksi Nama Panda" .
Artikel tersebut menyebutkan bahwa episode sejarah sebuah museum di Sichuan selama Perang Perlawanan melawan Jepang: tanda yang seharusnya dari kanan ke kiri salah arah, dan "panda" yang asli karena itu salah dibaca sebagai "panda".
Nah, supaya lebih serius lagi, harta nasional itu harus disebut "panda bear" ...
referensi
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S000632071931609X
- Selesai -
Qubit QbitAI · Toutiao Ditandatangani
Perhatikan kami dan dapatkan perkembangan terbaru dalam teknologi mutakhir
- Pembayaran bulanan tanpa bunga sebesar 137 yuan, iPhone SE baru layak dibeli 7 alasan! Tetapi hanya satu objek yang dibutuhkan
- GitHub mengumumkan: Mulai hari ini, gudang pribadi gratis tidak terbatas, dan fungsi berbayar diskon 50%
- AMD merilis CPU "single-core performance" tercepat di dunia, parameter melebihi Intel, performa meningkat 47%
- Tao Zhexuan menulis untuk mengenang John Conway: dia adalah titik ekstrem di lambung cembung yang dibentuk oleh ahli matematika
- Inventaris investasi CVC global: Tencent telah membuat 21 tembakan untuk menjadi CVC paling aktif; Xiaomi terus menyusun rantai ekologis
- Sepuluh miliar subsidi untuk "berteman", "membakar lalu lintas blog" masih berfungsi? | Perspektif Semua Orang
- Pemilik CR-V Ruiji menyebutkan mobil tersebut, harga ini juga bisa memiliki penggerak empat roda, sangat murah!