Published September 18, 2023
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Conference paper
Overview of BirdCLEF 2023: Automated Bird Species Identification in Eastern Africa
Contributors
Others:
- Cornell University [New York]
- Chemnitz University of Technology / Technische Universität Chemnitz
- Google LLC
- Cornell Laboratory of Ornithology ; Cornell University [New York]
- Ökologische Datenerfassung und Forschung (OekoFor GbR)
- DYNamiques de l'Information (DYNI) ; Laboratoire d'Informatique et des Systèmes (LIS) (Marseille, Toulon) (LIS) ; Aix Marseille Université (AMU)-Université de Toulon (UTLN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Aix Marseille Université (AMU)-Université de Toulon (UTLN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
- Laboratoire d'Informatique et des Systèmes (LIS) (Marseille, Toulon) (LIS) ; Aix Marseille Université (AMU)-Université de Toulon (UTLN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
- 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 (CRISAM) ; 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) ; Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)
- Mohammad Aliannejadi
- Guglielmo Faggiol
- Nicola Ferro
- Michalis Vlachos
Description
The BirdCLEF 2023 challenge focused on bird species classification in a dataset of Kenyan soundscape recordings. Kenya is home to over 1,000 species of birds, covering a wide range of ecosystems, from the savannahs of the Maasai Mara to the Kakamega rainforest, and even alpine regions on Kilimanjaro and Mount Kenya. Tracking this vast number of species with ML can be challenging, especially with minimal training data available for many species. This year the competition switched back to threshold-free evaluation metric, and introduced a two-hour time limit on inference to ensure the practical usability of models.
Abstract
All results, code notebooks, and forum posts are publicly available at / https://www.kaggle.com/c/birdclef-2023Abstract
International audienceAdditional details
Identifiers
- URL
- https://hal.inrae.fr/hal-04345437
- URN
- urn:oai:HAL:hal-04345437v1
Origin repository
- Origin repository
- UNICA