DeepForestVision
DeepForestVision est un outil d’IA développé avec les données camera traps de six projets partenaires pour l’identification automatique de la faune en forêts tropicales africaines. L’idée : produire un outil open-source, fiable sur le terrain, utile à la fois pour la recherche, le suivi écologique et l’action de conservation.
Un projet de bout en bout
1
- DeepForestVision: Automated wildlife identification for camera traps of African tropical forests — article de référence présentant le modèle, ses performances et ses usages pour le suivi de la biodiversité.
- DeepForestVisionV2: Expanded Taxonomy for Gradient-Aware Camera-Trap Classification in African Tropical Forest Landscapes — extension de la taxonomie et amélioration de la robustesse du modèle.
2
- Intégration du modèle dans l’interface AddaxAI, pour permettre un usage local, simple et opérationnel par des équipes de terrain et des écologues.
3
- Renforcement de capacité sur le terrain, avec la formation du coordinateur local de l’équipe camera trap du Sebitoli Chimpanzee Project pour le déploiement, l’utilisation et l’interprétation des sorties du modèle.
4
- Rédaction d’un manuel d’utilisation du modèle et de son intégration logicielle. Le document sera ajouté ici dès qu’il sera en ligne.
- Workshops en ligne à venir avec les partenaires ougandais et gabonais autour du déploiement de projets camera traps avec DeepForestVision.
5
- Exemple terrain : identification d’un chat doré (Caracal aurata) par DeepForestVision.