Workshop Report: Detection and Classification in Marine Bioacoustics\n with Deep Learning
Notice bibliographique
Résumé
On 21-22 November 2019, about 30 researchers gathered in Victoria, BC,\nCanada, for the workshop "Detection and Classification in Marine Bioacoustics\nwith Deep Learning" organized by MERIDIAN and hosted by Ocean Networks Canada.\nThe workshop was attended by marine biologists, data scientists, and computer\nscientists coming from both Canadian coasts and the US and representing a wide\nspectrum of research organizations including universities, government\n(Fisheries and Oceans Canada, National Oceanic and Atmospheric Administration),\nindustry (JASCO Applied Sciences, Google, Axiom Data Science), and\nnon-for-profits (Orcasound, OrcaLab). Consisting of a mix of oral\npresentations, open discussion sessions, and hands-on tutorials, the workshop\nprogram offered a rare opportunity for specialists from distinctly different\ndomains to engage in conversation about deep learning and its promising\npotential for the development of detection and classification algorithms in\nunderwater acoustics. In this workshop report, we summarize key points from the\npresentations and discussion sessions.\n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».