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市面上有很多植物识别的 App，通过对植物的叶片、花朵、果实等特征进行准确的识别，从而确定植物的种类、名称。但动物识别的 App 却十分有限，这使我们很难区分一些外形相似的动物，例如小浣熊和小熊猫。
左侧为小浣熊，右侧为小熊猫
由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。
OpenBayes 平台现已上线了「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。
公共教程地址：
https://go.openbayes.com/8gDcO
操作步骤
01
Demo 运行阶段
1. 登录 OpenBayes.com，在「公共教程」页面，选择「BioCLIP 生物分类的层次预测 Demo」。
2. 页面跳转后，点击右上角「克隆」，将该教程克隆至自己的容器中。
3. 点击右下角「下一步：选择算力」。
4. 页面跳转后，选择「NVIDIA GeForce RTX 4090」，点击「下一步：审核」。新用户使用下方邀请链接注册，可获得 4 小时 RTX 4090 + 5 小时 CPU 的免费时长！
小贝总专属邀请链接（直接复制到浏览器打开）：
https://go.openbayes.com/9S6Dr
5. 点击「继续执行」，等待分配资源，首次克隆需等待 2 分钟左右的时间。当状态变为「运行中」后，点击「API 地址」边上的跳转箭头，即可跳转至 BioCLIP 生物分类的层次预测 Demo 的页面。请注意，用户需在实名认证后才能使用 API 地址访问功能。
若超过 10 分钟仍处于「正在分配资源」状态，可尝试停止并重启容器；若重启仍无法解决，请在官网联系平台客服。
02
效果演示阶段
1. 打开 BioCLIP 生物分类的层次预测 Demo 页面，上传一张动物照片，点击 Submit，稍等片刻即可输出结果，可以看到它成功识别出了图中生物为浣熊 (Tres Marias raccoon)。
2.上传另一张图片，点击「Submit」，它输出的结果为小熊猫 (Himalayan Red Panda)。
新用户福利
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