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Overview of BirdCLEF 2023: Automated Bird Species Identification in Eastern Africa

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  • معلومة اضافية
    • Contributors:
      Cornell University New York; Chemnitz University of Technology / Technische Universität Chemnitz; Google LLC; Cornell Laboratory of Ornithology; Ökologische Datenerfassung und Forschung (OekoFor GbR); DYNamiques de l’Information (DYNI); Laboratoire d'Informatique et des Systèmes (LIS) (Marseille, Toulon) (LIS); Aix Marseille Université (AMU)-Université de Toulon (UTLN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Aix Marseille Université (AMU)-Université de Toulon (UTLN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); Aix Marseille Université (AMU)-Université de Toulon (UTLN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); Botanique et Modélisation de l'Architecture des Plantes et des Végétations (UMR AMAP); Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD Occitanie )-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université de Montpellier (UM); Département Systèmes Biologiques (Cirad-BIOS); Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad); Xeno-canto foundation; Scientific Data Management (ZENITH); Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM); Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM); Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM); Mohammad Aliannejadi; Guglielmo Faggiol; Nicola Ferro; Michalis Vlachos
    • بيانات النشر:
      HAL CCSD
    • الموضوع:
      2023
    • Collection:
      Université de Montpellier: HAL
    • الموضوع:
      Thessalonique; Greece
    • نبذة مختصرة :
      All results, code notebooks, and forum posts are publicly available at / https://www.kaggle.com/c/birdclef-2023 ; International audience ; The BirdCLEF 2023 challenge focused on bird species classification in a dataset of Kenyan soundscape recordings. Kenya is home to over 1,000 species of birds, covering a wide range of ecosystems, from the savannahs of the Maasai Mara to the Kakamega rainforest, and even alpine regions on Kilimanjaro and Mount Kenya. Tracking this vast number of species with ML can be challenging, especially with minimal training data available for many species. This year the competition switched back to threshold-free evaluation metric, and introduced a two-hour time limit on inference to ensure the practical usability of models.
    • الدخول الالكتروني :
      https://hal.inrae.fr/hal-04345437
      https://hal.inrae.fr/hal-04345437v1/document
      https://hal.inrae.fr/hal-04345437v1/file/Kahl_etal_BirdCLEF_CEUR_Workshop_2023.pdf
    • Rights:
      http://creativecommons.org/licenses/by/ ; info:eu-repo/semantics/OpenAccess
    • الرقم المعرف:
      edsbas.70B1A053