深度学习get新技能:能分辨48种野生动物,准确率92%

李杉 编译自 NewScientist 量子位 报道 | 公众号 QbitAI

春天来了,万物复苏。在坦桑尼亚西北部的塞伦盖蒂大草原上,计算机们正在履行它们的职责:用机器学习算法识别不同物种,追踪野生动物。

以后的《动物世界》大概就是这样的了。

视频内容

怀俄明大学的Jeff Clune、Mohammed Sadegh Norouzzadeh和哈佛大学、牛津大学、明尼苏达大学的研究人员一起,训练深度学习系统区分了48种动物,包括大象、长颈鹿和瞪羚。

在测试过程中,这种算法识别物种的准确率高达92%。他们使用的数据集包含320万张野生动物图片,在坦桑尼亚塞伦盖蒂国家公园由隐藏式相机拍摄。

偷拍野生动物的照片,对于研究人员来说早就已经没有难度。

被偷拍的野生动物

他们使用的照相机可以利用热量和动作等触发因素,自动拍摄周围动物的照片。参与该项目的牛津大学研究人员Ali Swanson表示,通过这种方式,生态学家得以拍摄数以百万计的照片用于研究,但人类通常需要手动为这些照片添加标签。如果算法能够对其中部分照片进行归类,就可以节省大量时间。

2010年,Swanson在塞伦盖蒂安装了225台相机,并邀请了7万名在线志愿者为照片添加标签。当Clune听闻此事后,认为机器学习可以完美解决这个问题——所以,他和Swanson才安排了这样一个项目。

“在人工智能和机器学习领域,当今最困难的事情之一就是制作一个优秀的大型标签化数据集。”Clune说。

他的团队首先教给神经网络识别某张照片中是否包含动物,事实上,在那里拍摄的照片75%都没有动物。研究人员之后还会训练其识别不同物种。

Clune表示,在识别数据集中常见的动物时,这套系统的表现好得多,但在识别非洲艾鼬等较为罕见的物种时却会遇到麻烦,因为这种动物在数据集里只出现过几十次。

Clune表示,该系统可以用来对多数照片进行归类,剩余那些不确定的内容可以交由研究人员来处理。之后再利用这些手动添加标签的图片进一步训练系统,使之可以更好地识别罕见物种。该团队还计划测试该系统能否识别出图片中动物的行为。

“这太让人兴奋了。”伦敦动物学会的Chris Carbone说。他表示,自动识别物种可以帮助我们更多地了解物种分布,更好地理解人类对它们产生的影响。

Swanson表示,一套理想的系统可以在动物经过镜头时提供实时追踪信息,但挑战在于如何将设备上的数据实时上传送给分析系统,而不是像现在这样利用SD卡进行存储,等待研究人员实地调取。

还有一个难点在于,土狼和大象喜欢破坏相机,所以必须将其存放在坚硬的塑料盒里,没有任何空间来安装数据传输所需的天线。“如果在相机上安装天线,根本用不了多久。”Swanson说,“很快就会有动物把它嚼碎。”

论文地址:https://arxiv.org/abs/1703.05830

原文发布于微信公众号 - 量子位(QbitAI)

原文发表时间:2017-04-12

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