文件名称：BirdCLEF-Baseline:2018 LifeCLEF鸟类识别任务基线系统
文件大小：1.14MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 17:23:22
lasagne birds sound spectrogram birdsong
从声音中识别鸟类-2018 BirdCLEF基线系统 作者： ， ， ， 和 介绍 我们为LifeCLEF鸟类识别任务BirdCLEF2018提供了一个基线系统。 我们鼓励参与者以代码为基础，并分享其结果以供将来参考。 我们将保持信息库的更新，并在将来增加改进和提交样板。 如果您对运行脚本有任何疑问或问题，请随时与我们联系。 联系人： ，， 电子邮件： 该项目根据MIT许可条款获得许可。 引文 如果资料库对您的研究有所帮助，请在出版物中引用该论文。 @article{kahl2018recognizing, title={Recognizing Birds from Sound - The 2018 BirdCLEF Baseline System}, author={Kahl, Stefan and Wilhelm-Stein, Thomas and Kli
【文件预览】：
BirdCLEF-Baseline-master
----Dockerfile(1KB)
----snapshots()
--------snapshots.txt(245B)
----docker-run.sh(779B)
----requirements.txt(32B)
----model()
--------lasagne_net.py(15KB)
--------__init__.py(1B)
--------learning_rate.py(1KB)
--------lasagne_io.py(2KB)
----datasets()
--------datasets.txt(299B)
----sort_data.py(4KB)
----metadata()
--------metadata_readme.txt(485B)
--------eBird_Columbia_Species.txt(3KB)
--------eBird_Columbia_Request.txt(79B)
--------eBird_Columbia_Raw.txt(17KB)
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--------labelset.txt(10KB)
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--------eBird_Peru_Request.txt(79B)
----LICENSE(1KB)
----submission_monophone.py(4KB)
----utils()
--------__init__.py(1B)
--------log.py(1KB)
--------image.py(12KB)
--------stats.py(3KB)
--------metrics.py(584B)
--------batch_generator.py(3KB)
--------audio.py(6KB)
----README.md(14KB)
----config.py(8KB)
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----example()
--------example.txt(124B)
--------Acadian Flycatcher.png(21KB)
--------Acadian Flycatcher.wav(1.13MB)
----test.py(9KB)
----.theanorc(179B)
----evaluate.py(979B)
----submission_soundscape.py(6KB)
----train.py(7KB)