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Deep learning algorithms use density-based crowd counting to track penguin populations

机译：深度学习算法使用基于密度的人群计数来追踪企鹅种群

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Data science consulting company Gramener (Princeton, NJ, USA; www.gramener.com) partnered with the AI for Earth initiative (bit. ly/VSD-AIFE) run by Microsoft (Redmond, WA, USA; www.microsoft.com) to create a deep learning-based vision system for analyzing images from camera traps in Antarctica. The solution requires convolutional neural networks (CNN) trained to make population-count estimations based on density-based crowd counting techniques. (Figure 1).
机译：数据科学咨询公司Gramener（美国新泽西州普林斯顿; www.gramener.com）与由Microsoft（美国华盛顿州雷德蒙德; www.microsoft.com）运营的AI for Earth计划（​​bit.ly/VSD-AIFE）合作。创建一个基于深度学习的视觉系统，以分析来自南极洲相机陷阱的图像。该解决方案需要经过训练的卷积神经网络（CNN），以基于基于密度的人群计数技术进行人口计数估计。 （图1）。

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