Overview of SnakeCLEF 2024: Revisiting Snake Species Identification in Medically Important Scenarios
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F24%3A43972939" target="_blank" >RIV/49777513:23520/24:43972939 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://ceur-ws.org/Vol-3740/paper-188.pdf" target="_blank" >https://ceur-ws.org/Vol-3740/paper-188.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Overview of SnakeCLEF 2024: Revisiting Snake Species Identification in Medically Important Scenarios
Popis výsledku v původním jazyce
The SnakeCLEF challenge serves as a major benchmark for evaluating the performance of AI-driven methods in snake species recognition on a global scale. The 5th edition of the SnakeCLEF challenge builds on last year's training data and extends the test set with new data from private collections originating from southern Africa. Similar to last year, SnakeCLEF 2024 focuses on (i) evaluating incremental improvements in automatic snake species identification, (ii) testing global generalization in three specific scenarios: India, Central America, and southern Africa, and (iii) assessing the impact of uneven error costs, such as mistaking a venomous snake for a harmless one. In this paper, we highlight the crucial importance of a robust automatic snake identification system, especially in resource-limited environments and in neglected regions, and its potential benefits for biodiversity conservation and global health. We present (i) a detailed description of the provided data, (ii) the evaluation methodology, (iii) an overview of the submitted methods, and (iv) insights gained from the results. © 2024 Copyright for this paper by its authors.
Název v anglickém jazyce
Overview of SnakeCLEF 2024: Revisiting Snake Species Identification in Medically Important Scenarios
Popis výsledku anglicky
The SnakeCLEF challenge serves as a major benchmark for evaluating the performance of AI-driven methods in snake species recognition on a global scale. The 5th edition of the SnakeCLEF challenge builds on last year's training data and extends the test set with new data from private collections originating from southern Africa. Similar to last year, SnakeCLEF 2024 focuses on (i) evaluating incremental improvements in automatic snake species identification, (ii) testing global generalization in three specific scenarios: India, Central America, and southern Africa, and (iii) assessing the impact of uneven error costs, such as mistaking a venomous snake for a harmless one. In this paper, we highlight the crucial importance of a robust automatic snake identification system, especially in resource-limited environments and in neglected regions, and its potential benefits for biodiversity conservation and global health. We present (i) a detailed description of the provided data, (ii) the evaluation methodology, (iii) an overview of the submitted methods, and (iv) insights gained from the results. © 2024 Copyright for this paper by its authors.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
20205 - Automation and control systems
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/SS05010008" target="_blank" >SS05010008: Detekce, identifikace a monitoring živočichů pokročilými metodami počítačového vidění</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2024
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
CEUR Workshop Proceedings
ISBN
—
ISSN
1613-0073
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
12
Strana od-do
1989-2000
Název nakladatele
CEUR-WS
Místo vydání
neuveden
Místo konání akce
Grenoble, France
Datum konání akce
9. 9. 2024
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—