Classificador FEPOWL vs SOULAP1 (CNN 5 camadas)
Modelo CNN de 5 camadas para classificação binária entre Ferruginous Pygmy-Owl (fepowl) e Southern Lapwing (soulap1), a partir de espectrogramas mel extraídos de segmentos de áudio com janelamento de 5 segundos.
Versão aprimorada do pipeline, com tratamento de desbalanceamento de classes
(pos_weight) e separação treino/validação por ID de áudio.
Código-fonte
Pipeline completo disponível em: Explicabilidade-fepowl-soulap1
Dados de entrada
- Treino:
(4071, 1, 128, 313)— 4071 amostras, 1 canal, 128 bins mel, 313 frames temporais - Validação:
(1094, 1, 128, 313)— 1094 amostras - Dataset: BirdCLEF+ 2026
- Segmentação: janelas de 5 segundos, votação majoritária via média de probabilidades
Treinamento
- Épocas: 20
- Acurácia de validação final: 95.70%
- Melhor acurácia de validação: 97.31% (época 14)
- Tratamento de desbalanceamento de classes via
pos_weight
Explicabilidade
Mapas de ativação Grad-CAM foram gerados sobre a camada model.features[12],
com heatmaps médios calculados a partir de 20 amostras por espécie, sobrepostos
aos espectrogramas mel em escala de cinza.
Uso
import torch
model = torch.load("modelo_windowed.pth")
model.eval()
Modelo relacionado
Uma versão anterior com arquitetura de 3 camadas (acurácia de validação ~75%) está disponível em: explainability_fepowl_soulap1_no_windowing
Limitações
- Dataset limitado a 2 espécies (classificação binária)