Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть [MERL Seminar Series Spring 2023] Fine-grained wildlife sound recognition:Towards the accuracy of...

  • Mitsubishi Electric Research Laboratories (MERL)
  • 2023-04-27
  • 253
[MERL Seminar Series Spring 2023] Fine-grained wildlife sound recognition:Towards the accuracy of...
  • ok logo

Скачать [MERL Seminar Series Spring 2023] Fine-grained wildlife sound recognition:Towards the accuracy of... бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно [MERL Seminar Series Spring 2023] Fine-grained wildlife sound recognition:Towards the accuracy of... или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку [MERL Seminar Series Spring 2023] Fine-grained wildlife sound recognition:Towards the accuracy of... бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео [MERL Seminar Series Spring 2023] Fine-grained wildlife sound recognition:Towards the accuracy of...

[MERL Seminar Series Spring 2023] Fine-grained wildlife sound recognition: Towards the accuracy of a naturalist

Dan Stowell, Tilburg University / Naturalis Biodiversity Centre, presented a talk in the MERL Seminar Series on April 25, 2023.

Abstract:
Machine learning can be used to identify animals from their sound. This could be a valuable tool for biodiversity monitoring, and for understanding animal behaviour and communication. But to get there, we need very high accuracy at fine-grained acoustic distinctions across hundreds of categories in diverse conditions. In our group we are studying how to achieve this at continental scale. I will describe aspects of bioacoustic data that challenge even the latest deep learning workflows, and our work to address this. Methods covered include adaptive feature representations, deep embeddings and few-shot learning.

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]