實(shí)驗(yàn)結(jié)果

研究人員在多樣性區(qū)域的動(dòng)物捕獲相機(jī)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(shí)現(xiàn)了47．5％和34．3％的相對提升。同時(shí)研究人員發(fā)現(xiàn)隨著時(shí)間上下文信息跨度的增加，模型的性能有著正相關(guān)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(yīng)用到Wildlife Insights監(jiān)測平臺中去，基于野外相機(jī)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)便捷的大規(guī)模、全球生態(tài)系統(tǒng)監(jiān)測。

關(guān)于我“門”

將門是一家以專注于發(fā)掘、加速及投資技術(shù)驅(qū)動(dòng)型創(chuàng)業(yè)公司的新型創(chuàng)投機(jī)構(gòu)，旗下涵蓋將門創(chuàng)新服務(wù)、將門技術(shù)社群以及將門創(chuàng)投基金。將門成立于2015年底，創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)由微軟創(chuàng)投在中國的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)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(shù)型創(chuàng)業(yè)公司。

將門創(chuàng)新服務(wù)專注于使創(chuàng)新的技術(shù)落地于真正的應(yīng)用場景，激活和實(shí)現(xiàn)全新的商業(yè)價(jià)值，服務(wù)于行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)和技術(shù)創(chuàng)新型創(chuàng)業(yè)公司。

將門技術(shù)社群專注于幫助技術(shù)創(chuàng)新型的創(chuàng)業(yè)公司提供來自產(chǎn)、學(xué)、研、創(chuàng)領(lǐng)域的核心技術(shù)專家的技術(shù)分享和學(xué)習(xí)內(nèi)容，使創(chuàng)新成為持續(xù)的核心競爭力。

將門創(chuàng)投基金專注于投資通過技術(shù)創(chuàng)新激活商業(yè)場景，實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值的初創(chuàng)企業(yè)，關(guān)注技術(shù)領(lǐng)域包括機(jī)器智能、物聯(lián)網(wǎng)、自然人機(jī)交互、企業(yè)計(jì)算。在近四年的時(shí)間里，將門創(chuàng)投基金已經(jīng)投資了包括量化派、碼隆科技、禾賽科技、寬拓科技、杉數(shù)科技、迪英加科技等數(shù)十家具有高成長潛力的技術(shù)型創(chuàng)業(yè)公司。