Miércoles 14 de octubre de 2026

Hjort-YOLO: detector ligero y explicable para fauna salvaje en cámaras trampa

Investigadores presentan Hjort-YOLO, una versión modificada de YOLOv11n para detectar animales en imágenes de cámaras trampa con fondos complejos y tamaños variables. Según el abstract, logra una precisión media (mAP) un 0,2 % superior, un 13 % más de FPS y un 17 % menos de tiempo de inferencia, con un 19 % menos de GFLOPs que YOLOv11n. Se evalúa con un dataset propio de ciervos en la isla de Svanøy (Noruega) y el dataset público African Wildlife, e incorpora Captum para visualizar las regiones que guían las detecciones. El objetivo final es apoyar el monitoreo ecológico y sistemas de alerta para reducir colisiones entre vehículos y fauna.

Fuentes

• Frontiers in Artificial Intelligence | New and Recent ArticlesHjort-YOLO: a lightweight and explainable computer vision framework for wildlife detection