arXiv cs.CV· Yuzhuo Li, Di Zhao, Tingrui Qiao, Yihao Wu, Bo Pang, Yun Sing Koh·· 6 小时前AI 评分22
MetaWild：结合环境元数据的多模态动物重识别数据集与 Meta-Feature Adapter
Advancing Wildlife Conservation through Multimodal Animal Re-Identification with Environmental Metadata
AI 导读
研究者提出 MetaWild 多模态动物重识别数据集，涵盖 6 个物种、20,890 张图像，并配有从相机陷阱叠加信息和场景上下文中提取的环境元数据。同时提出轻量模块 Meta-Feature Adapter（MFA），可嵌入现有基于 VLM 的 ReID 方法，让模型同时利用环境元数据与视觉信息。实验显示，基线 ReID 模型结合 MFA 后性能较仅用视觉信息持续提升。
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