主动学习用于生物多样性监测综述
原文标题：Active Learning for Biodiversity Monitoring: From Label Efficiency to Reliable Ecological Inference
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论文综述了主动学习（AL）在生物多样性监测中的应用，指出被动声学记录仪和红外相机产生的数据远超专家标注能力。AL 可在固定标注预算下挑选最有价值的样本，但因其非随机采样，标注结果不适合用于验证、校准或阈值选择。作者梳理了声音与图像模态的研究空白，并给出兼顾训练、验证与下游生态推断可信度的路线图。
- 问题
- 生物多样性监测中专家标注能力远跟不上声学与相机数据增长。
- 方法
- 综述主动学习在声音与图像模态的应用，指出非随机采样导致标注不能用于验证与校准。
- 结果
- 未给出量化结果
- 影响
- 提醒监测项目别把主动学习标注直接当验证集，影响数据管线设计。
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