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非法野生動物貿易正成為生物多樣性面臨的最大威脅之一。它不僅威脅物種的生存，破壞生態平衡，還對公共衛生安全構成風險。而互聯網憑借著其匿名性和便捷性，正在成為?法野?動物貿易的重要渠道。

國際愛護動物基?會（IFAW）長期致?于保護瀕危物種，努?遏制?法貿易。?2004年起，IFAW就開始關注互聯?上的?法野?動物貿易現象，并與執法部門及互聯?企業合作，開展?絡野?動物犯罪相關研究，提供有關打擊?絡?法貿易的能?培訓，建??法野?動物貿易關鍵詞庫，舉辦野?動物保護主題公眾及?戶教育活動，團結各??量共同打擊?絡野?動物貿易。隨著互聯?監管?度的加強，?法貿易者開始采取更為隱蔽的?段，不再在?告中提到物種名稱或者關鍵詞，?是僅使?圖?或者視頻?告來逃避監測和屏蔽。因此使?傳統的關鍵詞檢索?式難以發現?法貿易信息，?單純使???在海量的?絡?告中鑒別野?動物制品，不僅準確率不?，?且需要耗費?量時間。

?法貿易者采用隱蔽?段進行廣告宣傳

為了應對這一挑戰，IFAW與百度飛槳攜手，開發了利用人工智能技術打擊非法野生動物制品貿易的“瀕危物種AI守護官”1.0版。瀕危物種AI守護官”1.0版可以識別象、穿山甲、虎等三種野生動物的制品。野生動物制品的?法貿易是對瀕危物種的?要威脅，但此前市?上進?物種識別的AI?具主要是?于識別活體的野?動物，沒有能夠識野?動物制品的。這???是因為制品的訓練數據相?于活體更加難以獲得，另???也是由于制品的樣式實在過于多樣化，并且與??、塑料、?材等材質的制品外形?常類似。2023年，IFAW與百度再度合作，在飛槳的強大技術支持下，成功完成了“瀕危物種AI守護官”2.0版本的開發。2.0版本的守護官識別范圍擴大為9類野生動物制品和20種活體陸龜，識別準確度和速度也大大提升。

場景難點

在開發利???智能技術打擊?法野?動物制品貿易的“瀕危物種AI守護官”項?中，需要攻克的關鍵難點包括：

數據收集與標注難點：

非法野生動物制品的分類多，可供訓練的圖片量較少。

數據標注過程不僅需要?量人力成本，更需要專業知識和經驗。

不同類別數據數量相差?，?關注類圖?較多，?野?動物制品類圖?較少。

圖像識別技術挑戰：

野?動物制品的外觀差異?，形狀、紋理、顏?變化多樣，識別難度?。

野?動物制品可能與仿制品外形和紋理極其相似，即使專業?員也容易誤識別。

對于部分加?或雕刻后的制品，其原始特征可能被改變或遮擋，?導致難以識別。

快速推理要求：

需快速篩選出互聯?上的野?動物制品圖?，以減少?法交易的發?和擴散。

因此在搭建野?動物制品圖像分類系統時，技術上?臨著?個顯著的挑戰：

1. 使?較少的數據訓練出準確且泛化能?強的野?動物制品識別模型。

2. 野?動物制品圖像分類系統在保證準確識別的同時，需要滿??效率推理的需求，以便快速在眾多圖?中識別出野?動物制品。

方案設計

該任務?共需要識別29類野?動物及其制品，但是需要同時區分野?動物的仿制品或者完全是?關注的類別，因為項目組希望模型可以忽略這些類別，?把真正野?動物及其制品的圖?召回并做分類。為了使?同?個模型解決這兩個問題，項目組將野?動物制品的仿制品和?關注的圖像融合為了第30類，所以這個任務被抽象為了?個30類的圖像分類任務。下圖中左圖為傳統上的兩階段解決思路，右圖為項目組的?案。

選擇好?案后，項目組使?了星河零代碼產線研發模型。星河零代碼產線集成了PaddleX的多種先進圖像分類模型，并提供了兩種適?于圖像分類的主要產線：通用圖像分類和?模型半監督學習-圖像分類。鑒于野?動物制品的數據量較少、標注成本?和識別難度?，?模型半監督學習圖像分類產線可以進?步調優模型， 解決通?圖像分類在這些問題上的局限。同時，通過使?云端的V100多卡算?，項目組能夠以低成本和低門檻有效解決野?動物制品的識別難題。

模型選型：PaddleX 提供了 3 檔 9 種 SOTA 圖像分類模型，包含?精度模型、?效率模型、精度-效率均衡模型，具體模型如下表所示。

考慮到在該場景的模型需要滿?快速推理的需求，項目組根據提供的模型精度表選擇了?效率模型作為待選模型?案，在?效率的三個模型中， PP-LCNet_x1_0 效率更?，所以項目組將其作為了base迭代模型。

零代碼開發

數據校驗

在零代碼產線中?持數據劃分及數據校驗。經過數據校驗項目組可以得到如下結果，包含了數據集在訓練集、驗證集抽樣的樣本帶標簽的可視化效果，以及數據集的樣本類別分布圖。

模型訓練/調優

眾所周知，超參數對模型精度的影響?常?，星河零代碼產線將影響最?的?些超參數在前端展示了出來，?便?戶調試。配置好參數后，可?鍵提交訓練。

在這個過程中，項目組根據這個野?動物及制品的數據做了很多優化，最終將模型的精度從80.3%優化到了86.5%。

為了進?步提升模型的精度，項目組在此基礎上使?了星河零代碼產線的?模型半監督學習-圖像分類產線， 最終模型精度為92.5%，較之前提升了6個百分點，達到了上線效果。該任務的?模型半監督學習-圖像分類流程整體如下圖：

整個過程中的精度優化結果如下圖所示：

模型部署與效果展示

星河零代碼產線打通了模型部署流程，可以選擇標記過的模型權重，?鍵部署為在線服務 API，不僅可以在其他聯?設備中調? API，也?持通過在線體驗應?單圖測試模型效果。

在線服務化部署頁面

服務調用方式

服務化部署測試效果

如需將模型部署到離線設備上，也可獲取離線部署包。根據其中的示例?檔即可在??的設備上實現快速部署。

用戶聲音

2020年，“瀕危物種AI守護官”1.0版正式上線以來，已累計協助篩查近36萬圖片信息，準確識別出21271幅目標非法野生動物制品圖片，促成7853條非法貿易廣告被刪除。這一工具幫助項目組鎖定了很多傳統方法無法發現的信息，大大提高了工作效率和準確性，更好的支持執法和互聯網平臺監管等相關工作。2024年“瀕危物種AI守護官”2.0版部署成功。希望升級后的守護官能幫助項目組識別更多非法野生動物貿易，在保護瀕危物種中發揮更重要的作用。

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