实验结果
研究人员在多样性区域的动物捕获相机数据集Snapshot Serengeti （SS） 和 Caltech Camera Traps （CCT）上测试了Context R－CNN的性能。
与左侧 Faster R－CNN 相比， Context R－CNN 可以在更为困难环境中捕捉到被树枝遮挡的大象、低光照下的羚羊和位于图像边缘的猴子。
下表显示了模型的提升，在SS和CCT上mAP分别实现了47．5％和34．3％的相对提升。同时研究人员发现随着时间上下文信息跨度的增加，模型的性能有着正相关的提升。
与单帧Faster R－CNN相比 本文方法的mAP和AR值都有了明显地提升。
目前研究人员正在努力将Context R－CNN应用到Wildlife Insights监测平台中去，基于野外相机网络实现便捷的大规模、全球生态系统监测。
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