毁灭吧！蚊子！
一、概述
本文介绍了一种使用深度学习方法进行蚊子种类分类的基本框架。
蚊子种类分类任务的重要性主要体现在以下几个方面：
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公共卫生与疾病控制：某些蚊子种类是传播疾病（如疟疾、登革热、寨卡病毒等）的主要媒介。通过准确识别蚊子种类，可以帮助公共卫生部门进行疾病监测与控制，采取针对性的防控措施。
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生态研究：蚊子在生态系统中扮演重要角色。不同种类的蚊子在生态平衡中有不同的作用。了解它们的分布和种类可以为生态研究提供重要数据，帮助分析生态系统的健康状况。
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农业影响：某些蚊子种类会对农业造成影响，比如通过传播植物病害或影响授粉。了解蚊子种类有助于评估其对农业的潜在威胁，从而制定相应的管理策略。
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科学研究：蚊子是生物学、生态学和疾病传播等领域的重要研究对象。通过种类分类，可以为相关领域的科学研究提供基础数据，推动基础科学和应用科学的发展。
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资源管理：在某些地区，蚊子种类的多样性可能与水资源管理、城市规划等因素密切相关。准确的种类分类可以为这些领域的决策提供支持。
综上所述，蚊子种类分类任务不仅对公共卫生和生态保护至关重要，还对农业、科学研究和资源管理等领域具有深远的影响。
二、研究背景
世界上有 100 多个蚊属，包含 3,500 多个物种，除南极洲外，每个大陆都有蚊子的踪迹。 只有一种属（按蚊）含有能够传播导致人类疟疾的寄生虫的物种。 按蚊包含超过 475 种正式认可的物种，其中大约 75 种是人类疟疾的传播媒介，大约 40 种被认为是真正危险的。 这 40 个物种无意间造成的人类死亡比任何其他生物都要多。 例如，2019 年，疟疾在 100 多个国家造成约 2.29 亿例病例，估计导致 409,000 人死亡。 因此，必须准确定位和识别众多良性蚊种中的少数危险蚊种，以实现有效的蚊虫控制。 蚊子调查用于确定媒介物种的组成和丰度、人类叮咬率，从而确定传播病原体的潜力。 传统的调查方法，例如人类着陆捕获，当蚊子落在收集者暴露的皮肤上时进行收集，这种方法可能非常耗时、昂贵，而且可以调查的地点数量有限。 它们还可能受到收集者偏见的影响，这要么是由于收集者的技能或经验的可变性，要么是由于它们对当地蚊子动物群的固有吸引力。 这些调查也可能使收藏家接触疾病。 此外，蚊子采集后，标本仍需经过采样后处理，以进行准确的物种鉴定。 因此，一种经济实惠的自动调查方法可以检测、识别和计数蚊子，可以在目前难以实现的空间和时间尺度上生成前所未有的高质量发生率和丰度数据。
三、蚊子种类分类任务
- 我们使用 HumBugDB 数据集，本文附件提供了原音频数据集和标签文件，其中总共提供了 71,286 秒（20 小时）的标记蚊子数据以及 53,227 秒（15 小时）的相应背景噪声，以帮助科学评估过程，这些数据是在 8 个实验地点记录的。 其中，64,843 秒包含物种元数据，由 36 个物种（或物种复合体）组成；
- 我们基于tensorflow框架构建训练模型，其中包括数据提取，模型搭建，训练模型，模型性能测试和验证，以便各位同学创新和复现，复现方法也都在readme文件中详细说明。
- 我们先进的深度学习模型经过精心设计，通过使用原始音频数据对各种蚊子进行分类，实现卓越的准确性，有助于理解和管理疾病媒介；
- 利用蚊子翅膀拍打声的固有力量，我们的模型可以检测人耳无法察觉的复杂声学模式，这些模式定义了每个物种；
- 我们的模型利用了为声学数据分析量身定制的复杂神经网络架构，有助于从原始音频数据中高效提取特征和精确的物种分类；
- 发现全面的评估结果，详细记录我们的模型在各种指标上的性能。这种透明度促进了信任和可复制性。
四、过程及结果展示
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训练过程
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验证过程
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验证结果
