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何を解決するか

モーション検知式野生動物カメラ（カメラトラップ）からの画像の手動処理は、保全活動家にとって大きなボトルネックとなっています。SpeciesNetは、これらの画像内の動物を検出し、分類することで自動化し、実践者が画像の手動レビューに費やす時間を減らし、保全活動に集中できるようにします。

動作方法

SpeciesNetは2つのAIモデルのアンサンブルを使用しています：

1. オブジェクト検出器：MegaDetectorを使用して、画像内の動物、人間、車両を検出します。
2. 画像分類器：EfficientNet V2 Mアーキテクチャで、6500万枚以上の画像で訓練されたモデルを使用して、検出されたオブジェクトを2000以上のラベル（種、上位分類群、非動物クラスを含む）に分類します。

アンサンブルは、ヒューリスティクスとオプションの地理情報（国コードや州コードなど）を用いて、予測をフィルタリングし、各画像に1つのカテゴリを割り当てます。

対象ユーザー

大量のカメラトラップ画像を処理する必要がある保全実践者や野生動物モニタリング研究者

特徴

• 大規模な学習：6500万枚以上の画像で、地理的に多様なデータセットで訓練されています。
• 広範な分類：2000以上のラベルをサポートし、多様な種と分類群をカバーしています。
• 地理的フィルタリング：ISO国コードや米国州略語を使用して予測精度を向上させることができます。
• 柔軟な展開：Pythonパッケージとして、Wildlife InsightsやAnimlなどのクラウドプラットフォーム、AddaxAIなどのグラフィカルツールを通じて利用可能です。