生物分类视觉模型提升物种识别精度
BioCLIP是一个基于CLIP架构的生物学视觉模型,利用包含超过45万分类单元的数据集,在生物分类测试中表现超过基准16%-17%。它能学习与生命树一致的层次表示,支持生物学家进行新物种和相似生物的发现。
BioCLIP是一个基于"生命之树"的基础模型,由CLIP架构构建,专注于一般生物学中的视觉模型。它采用了一个特别创建的数据集TreeOfLife-10M,该数据集涵盖了超过45万的分类群,被称为迄今为止生物多样性最丰富且适合机器学习的数据集。
BioCLIP被广泛应用于不同生命树子树的物种分类任务。该模型的ViT-B/16视觉编码器作为生物学领域计算机视觉任务的基础模型,预计在生物学特定任务上会优于一般领域模型。
BioCLIP的训练在搭载8块NVIDIA A100-80GB GPU的集群上进行,耗时4天,生成的碳排放量相当于普通燃油汽车行驶536公里。
BioCLIP在多种基准测试任务中,平均比一些通用领域的基线提升了17%的表现。测试数据来自多个生物学任务数据集,例如Plankton、Insects、Birds 525等。在测试中,BioCLIP在动物、植物和稀有物种的识别任务中表现优秀,特别是在鸟类和稀有物种上。
用户被鼓励阅读论文的第4.6节,了解有关BioCLIP如何更好地与分类层次对齐的信息。
BioCLIP作为一个开放源代码产品,承诺为生物学领域的研究和探索提供强大的支持。它不仅在识别各种生物物种方面表现良好,也在推进生物科学的发现中发挥着重要作用。该项目也得到了科学界的积极反馈和支持。
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