CVPR 最佳学生论文，一键启动「BioCLIP 生物分类的层次预测 Demo」，帮你快速识别生物种类

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原标题：CVPR 最佳学生论文，一键启动「BioCLIP 生物分类的层次预测 Demo」，帮你快速识别生物种类
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作者：小贝
编辑：李宝珠
「BioCLlP: A Vision Foundation Model for the Tree of Life」 被评为 CVPR 2024 最佳学生论文，该论文项目可以对给定的生物图片按科、属、种等进行分类。很多生物由于外形的相似程度较高，难以使用肉眼进行区分。美国俄亥俄州立大学、微软研究院、加州大学欧文分校、伦斯勒理工学院共同发布了「BioCLlP: A Vision Foundation Model for the Tree of Life」， 基于 TREEOFLIFE-10M 这样的大规模标记数据集，经过严谨的测试，BioCLlP 在多个细粒度生物分类任务中展现出了显著的性能优势。该项目论文被评为CVPR 2024 最佳学生论文。HyperAI超神经官网现已上线了「BioCLIP 生物分类的层次预测 Demo」 教程，只需上传一张图片，即可快速识别出动物、植物的种类。教程地址：
https://go.hyper.ai/pX7LqDemo 运行1. 登录 hyper.ai，在「教程」页面，选择「BioCLIP 生物分类的层次预测 Demo」，点击「在

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作者简介：解构技术先进性与普适性，报道更前沿的 AIforScience 案例