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        CVPR 最佳學生論文,一鍵啟動「BioCLIP 生物分類的層次預測 Demo」,幫你快速識別生物種類

        CVPR 最佳學生論文,一鍵啟動「BioCLIP 生物分類的層次預測 Demo」,幫你快速識別生物種類

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        原標題:CVPR 最佳學生論文,一鍵啟動「BioCLIP 生物分類的層次預測 Demo」,幫你快速識別生物種類
        關鍵字:生物,頁面,教程,層次,論文
        文章來源:HyperAI超神經
        內容字數:0字

        內容摘要:


        作者:小貝
        編輯:李寶珠
        「BioCLlP: A Vision Foundation Model for the Tree of Life」 被評為 CVPR 2024 最佳學生論文,該論文項目可以對給定的生物圖片按科、屬、種等進行分類。很多生物由于外形的相似程度較高,難以使用肉眼進行區分。美國俄亥俄州立大學、微軟研究院、加州大學歐文分校、倫斯勒理工學院共同發布了「BioCLlP: A Vision Foundation Model for the Tree of Life」, 基于 TREEOFLIFE-10M 這樣的大規模標記數據集,經過嚴謹的測試,BioCLlP 在多個細粒度生物分類任務中展現出了顯著的性能優勢。該項目論文被評為CVPR 2024 最佳學生論文。HyperAI超神經官網現已上線了「BioCLIP 生物分類的層次預測 Demo」 教程,只需上傳一張圖片,即可快速識別出動物、植物的種類。教程地址:
        https://go.hyper.ai/pX7LqDemo 運行1. 登錄 hyper.ai,在「教程」頁面,選擇「BioCLIP 生物分類的層次預測 Demo」,點擊「在


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        作者微信:HyperAI
        作者簡介:解構技術先進性與普適性,報道更前沿的 AIforScience 案例

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