На міжнародному воркшопі The 6th Edge Computing Workshop (DOORS 2026) Павло Биковий представив доповідь, присвячену розробці ресурсоефективного методу класифікації зображень для задач моніторингу біорізноманіття.
У роботі “A Resource-Efficient Few-Shot Wildlife Classification Using DINOv2 and Weighted Fuzzy Ensemble” запропоновано підхід few-shot класифікації, що поєднує використання попередньо навчених ознак моделі DINOv2 (Self-Supervised Vision Transformer, ViT-L/14) із легкими алгоритмами класифікації — k-Nearest Neighbors (k-NN) та Prototypical Classification Method — і механізмом Weighted Fuzzy Ensemble Decision Module.
Ключовою особливістю підходу є відсутність необхідності донавчання моделі — використовується лише інференс, що забезпечує ефективну роботу в умовах обмежених ресурсів, зокрема на edge-пристроях без застосування графічних процесорів.
Отримані результати демонструють підвищення точності класифікації порівняно з базовими методами на наборах даних CUB-200-2011, Birds525 та Mini-ImageNet, а також підтверджують практичну придатність рішення для систем екологічного моніторингу.
Доповідь викликала зацікавлення учасників завдяки поєднанню високої точності, обчислювальної ефективності та орієнтації на реальні польові умови застосування.
