實驗結(jié)果

研究人員在多樣性區(qū)域的動物捕獲相機數(shù)據(jù)集Snapshot Serengeti （SS） 和 Caltech Camera Traps （CCT）上測試了Context R－CNN的性能。

與左側(cè) Faster R－CNN 相比， Context R－CNN 可以在更為困難環(huán)境中捕捉到被樹枝遮擋的大象、低光照下的羚羊和位于圖像邊緣的猴子。

下表顯示了模型的提升，在SS和CCT上mAP分別實現(xiàn)了47．5％和34．3％的相對提升。同時研究人員發(fā)現(xiàn)隨著時間上下文信息跨度的增加，模型的性能有著正相關的提升。

與單幀F(xiàn)aster R－CNN相比 本文方法的mAP和AR值都有了明顯地提升。

目前研究人員正在努力將Context R－CNN應用到Wildlife Insights監(jiān)測平臺中去，基于野外相機網(wǎng)絡實現(xiàn)便捷的大規(guī)模、全球生態(tài)系統(tǒng)監(jiān)測。

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將門是一家以專注于發(fā)掘、加速及投資技術驅(qū)動型創(chuàng)業(yè)公司的新型創(chuàng)投機構(gòu)，旗下涵蓋將門創(chuàng)新服務、將門技術社群以及將門創(chuàng)投基金。將門成立于2015年底，創(chuàng)始團隊由微軟創(chuàng)投在中國的創(chuàng)始團隊原班人馬構(gòu)建而成，曾為微軟優(yōu)選和深度孵化了126家創(chuàng)新的技術型創(chuàng)業(yè)公司。

將門創(chuàng)新服務專注于使創(chuàng)新的技術落地于真正的應用場景，激活和實現(xiàn)全新的商業(yè)價值，服務于行業(yè)領先企業(yè)和技術創(chuàng)新型創(chuàng)業(yè)公司。

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