Miewid Msv3

🚀 MiewID - msv3 モデル

MiewID - msv3は、64種類の野生生物（陸生と水生を含む）の高品質な大規模データセットを用いて、対照学習により再識別のために訓練された特徴抽出器です。このモデルは、野生生物の個体識別や種分類に役立ちます。

🚀 クイックスタート

このモデルは、異なる種の個体を真値サンプルのデータベースと照合することで再識別することを目的としています。また、モデルの特徴量は、検索による種分類にも使用できます。

✨ 主な機能

• 64種類の野生生物の再識別に特化した特徴抽出器
• 大規模で高品質なデータセットを用いた対照学習による訓練

📦 インストール

本READMEにはインストール手順が記載されていないため、このセクションは省略されます。

💻 使用例

基本的な使用法

import numpy as np
from PIL import Image
import torch
import torchvision.transforms as transforms
from transformers import AutoModel

model_tag = f"conservationxlabs/miewid-msv3"
model = AutoModel.from_pretrained(model_tag, trust_remote_code=True)

def generate_random_image(height=440, width=440, channels=3):
    random_image = np.random.randint(0, 256, (height, width, channels), dtype=np.uint8)
    return Image.fromarray(random_image)

random_image = generate_random_image()

preprocess = transforms.Compose([
    transforms.Resize((440, 440)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
])

input_tensor = preprocess(random_image)
input_batch = input_tensor.unsqueeze(0) 

with torch.no_grad():
    output = model(input_batch)

print(output)
print(output.shape)

高度な使用法

詳細な使用例は、こちらを参照してください。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

モデルの説明

MiewID - msv3は、64種類の野生生物（陸生と水生を含む）の高品質な大規模データセットを用いて、対照学習により再識別のために訓練された特徴抽出器です。

訓練の詳細

訓練データ

この実験に使用されたデータセットは、Wildbookプラットフォーム（複数のユーザー）のデータ、Happywhale Kaggleコンペティションの多種データセット、および複数の公開データセットを組み合わせたものです。Wildbookプラットフォームのデータの一部は、こちらで入手できます。

サンプル画像

評価結果