视觉提示引导野生动物实例级识别

细粒度野生动物重新识别仍然是研究中的一个具有挑战性的领域。当前最先进的方法应用检测和重新识别管道。我们提出了一种单阶段端到端检测和重新识别模型，可在潜在空间内执行身份搜索。我们采用 DINOv2 来实现稳健的空间几何，并采用 MegaDescriptor 来进行野生动物重新识别。我们通过即时重新识别功能增强潜在查询。检测解码器查询场景潜在空间以在目标身份周围建立对象边界。初步结果表明，与最先进的两阶段方法的 44.89% 相比，具有竞争力的平均精确度得分为 30.584%。定性结果描述了动物身份的有效边界和识别。