在照片中识别动物：建立用于对象识别的AI模型
我们用于识别图像中特定动物的模型是一个由多层组成的神经网络，并且初始层通常已经很好地理解了世界。因此，我们不需要“重新发明轮子”，而只需要训练最后一层。
我很高兴与我们的合作伙伴之一Wild Detect合作开展一个最近的项目，因为它符合我们在Appsilon的目标之一-使用数据科学咨询来帮助保护和管理地球的野生动植物和环境。目的是建立一个视觉识别特定种类动物的模型。我无法发布该模型，因此通过使用其他数据集，我想向您展示如何针对此问题构建概念证明深度学习模型。那么，我们选择了哪些动物？去年，我在布里斯班的UseR上做了演讲，这对我来说是一段旅程。我有机会参观那里的考拉保护区。可悲的是，考拉受到气候变化的严重影响，最近它们被宣布已绝种。  。为了强调这个问题，出于本文的目的，我决定选择澳大利亚的动物-考拉和袋鼠。
视觉识别对野生动植物管理以外的许多行业都具有强大的功能，包括零售，国防，保险（要求验证）和制造（质量控制）。训练有素的现代深度神经网络可以为我们解决各种问题提供非常准确的结果。  
数据集
要获得概念验证模型，从Google图片开始很有帮助。gi2ds 是一个出色的工具：您可以对数据集中要包含的每个类进行Google图像搜索，运行一些javascript代码，然后排除不需要的图像。它将为您提供图像URL列表，然后可以使用代码下载。
题库