Overview of BirdCLEF 2024: Acoustic Identification of Under-studied Bird Species in the Western Ghats
2024
Kahl, Stefan | Denton, Tom | Klinck, Holger | Ramesh, Vijay | Joshi, Viral | Srivathsa, Meghana | Anand, Akshay | Arvind, Chiti | Cp, Harikrishnan | Sawant, Suyash | Glotin, Hervé | Goëau, Hervé | Vellinga, Willem-Pier | Planqué, Robert | Joly, Alexis | Cornell University [Ithaca] (CU) | Indian Institutes of Science Education and Research (IISER) | Bangalore University | Université de Toulon (UTLN) | Botanique et Modélisation de l'Architecture des Plantes et des Végétations (UMR AMAP) ; Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [Occitanie])-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université de Montpellier (UM) | Département Systèmes Biologiques (Cirad-BIOS) ; Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad) | Xeno-canto foundation | Scientific Data Management (ZENITH) ; Centre Inria d'Université Côte d'Azur ; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM) ; Université de Perpignan Via Domitia (UPVD)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Université de Montpellier Paul-Valéry (UMPV)-Université de Perpignan Via Domitia (UPVD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Université de Montpellier Paul-Valéry (UMPV)
International audience
Afficher plus [+] Moins [-]anglais. The BirdCLEF 2024 challenge focused on the acoustic identification of understudied bird species in the Western Ghats, a biodiversity hotspot in India. This edition aimed to advance passive acoustic monitoring by tasking participants with developing reliable systems for detecting and identifying bird vocalizations from extensive soundscape recordings. Using training data provided by the Xeno-Canto community and new unlabeled soundscapes from the Western Ghats, participants addressed the challenges of domain adaptation and limited training data for many species. Participants employed techniques such as pseudo-labeling, test-time augmentation, and diverse ensembles, significantly improving model performance. Notable strategies also included the use of single-class cross-entropy and Contrastive Adversarial Domain (CAD) bottlenecks, which provided innovative solutions to acoustic data analysis challenges. The highest-scoring submission achieved an ROC-AUC score of 0.690 on the private leaderboard (0.738 on the public leaderboard), with the top 10 systems differing by only 1.5% in their scores.
Afficher plus [+] Moins [-]Mots clés AGROVOC
Informations bibliographiques
Cette notice bibliographique a été fournie par Institut national de la recherche agronomique
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