许可证: mit 数据集:

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• biology
• 图像分类
• 视觉 模型索引:
  • 名称: bird-species-classifier 结果:
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"鸟类物种分类器"模型卡

模型描述

"鸟类物种分类器"是一个先进的图像分类模型，旨在从图像中识别各种鸟类物种。它采用EfficientNet架构，并经过微调以实现高精度的鸟类识别能力。

使用方法

您可以通过以下Python代码轻松使用该模型：

from transformers import AutoFeatureExtractor, AutoModelForImageClassification

extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("chriamue/bird-species-classifier")
model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained("chriamue/bird-species-classifier")

应用场景

• 用于教育或生态研究的鸟类物种识别
• 协助生物多样性监测与保护工作
• 提升自然类应用程序和平台的用户体验

训练数据

该模型基于"鸟类物种"数据集训练，这是一个全面的鸟类图像集合。数据集主要特征包括：

• 物种总数: 525种鸟类
• 训练图像: 84,635张
• 验证图像: 2,625张
• 测试图像: 2,625张
• 图像格式: JPG格式彩色图像(224x224x3)
• 数据来源: 来自Kaggle平台

训练结果

经过6个训练周期后，模型取得了优异表现：

• 准确率: 96.8%
• 损失值: 0.1379
• 运行时间: 136.81秒
• 每秒样本数: 19.188
• 每秒步数: 1.206
• 总训练步数: 31,740步

这些指标表明该模型具有可靠的实用性能。

局限性与偏差

• 在不同光照条件或图像质量下，模型性能可能有所波动
• 模型准确度依赖于训练数据集的多样性和代表性，对数据集中代表性不足的鸟类物种识别效果可能欠佳

伦理考量

使用本模型时应秉持负责任态度，考虑隐私和环境影响。不得用于危害濒危物种或违反野生动物保护法等有害用途。

致谢

我们要感谢Kaggle平台的数据集创建者提供了丰富的训练数据来源。

相关链接

• 鸟类物种数据集
• Kaggle数据集
• 鸟类物种分类器