讓機器學習助力生物多樣性研究

文 / Serge Belongie, 訪問學者和 Hartwig Adam, 工程總監，Google Research 機器學習 (ML) 用於物種識別的前景即將成爲現實，並在生物多樣性研究領域顯露出變革潛力。國際研討會如 FGVC、LifeCLEF 等舉辦挑戰賽，旨在推動開發性能最爲出色的分類算法，分類對象涵蓋野生動物攝像頭捕捉到的圖像，植物標本臺紙上的壓花標本等。這些競賽取得的可喜成果激勵我

>>阅读原文<<