PyTorch 网络研讨会

使用 PyTorch 和 DINOv2 进行多标签植物物种分类

日期：3 月 27 日，太平洋标准时间下午 12 点
演讲者：Murilo Gustineli

加入我们参加本次引人入胜的网络研讨会，了解我们如何创新性地采用基于自监督 Vision Transformer (DINOv2) 的迁移学习方法，在 PlantCLEF 2024 挑战赛中进行多标签植物物种分类。我们将介绍如何从包含 140 万张图像的数据集中高效提取特征嵌入，并利用 PyTorch Lightning 进行模型训练，利用 Apache Spark 进行数据管理。了解我们的图像处理技术，包括将图像转换成瓦片网格以及聚合预测结果以克服计算挑战。探索我们取得的显著性能提升，并深入了解多标签图像分类。本次会议非常适合 PyTorch 开发者，将包括问答环节，并提供访问完整代码库的链接：github.com/dsgt-kaggle-clef/plantclef-2024。

Murilo Gustineli 是 Intel 的高级 AI 软件解决方案工程师，目前正在 佐治亚理工学院 攻读计算机科学硕士学位，主攻机器学习方向。他的工作涉及创建合成数据集、微调大型语言模型以及使用 Intel® Gaudi® AI 加速器训练多模态模型，这是开发赋能团队的一部分。他对深度学习、信息检索和生物多样性研究尤其感兴趣，旨在改进物种识别并支持保护工作。在 GitHub 上访问 Murilo。

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