EPFL、荷兰皇家海洋研究所和瓦赫宁根大学与研究所的科学家开发了一种新的深度学习模型，用于计算航拍照片中的海豹数量，这比手动计算要快得多。使用这种新方法，可以节省宝贵的时间和资源，可用于进一步研究和保护濒危物种。
几十年来，生态学家一直在监测海豹种群，在此过程中建立了庞大的航空照片库。计算这些照片中的海豹数量需要数小时的细致工作来手动识别每张图像中的动物。
今天，一个跨学科的研究团队，包括JeroenHoekendijk博士。瓦赫宁根大学与研究学院(WUR)的学生并受雇于荷兰皇家海洋研究所(NIOZ)，以及EPFL瓦莱州环境计算科学与地球观测实验室副教授兼负责人DevisTuia提出了一个在生态调查中计算对象的更有效方法。在发表在《科学报告》上的研究中，他们使用深度学习模型来计算存档照片中的印章数量。他们的方法可以在不到一分钟的时间内处理100张图像——而人类专家则需要一个小时。
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“在生态学中，最常用的深度学习模型首先被训练来检测单个物体，然后对检测到的物体进行计数。这种类型的模型在训练期间需要对单个物体进行大量注释，”Hoekendijk说。然而，研究团队应用的方法无需预先标记单个密封件，由于只需要图片中的动物总数，因此大大加快了过程。更重要的是，他们的方法可用于计算任何物品或单个动物，因此不仅有助于处理新照片，还有助于处理因时间不够而无法分析的照片。这代表了数十年的照片，可以提供有关人口规模如何随时间演变的重要见解。
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