Araştırmacılar, sualtı görüntülerinden deniz türlerini sınıflandırmada yenilikçi bir yaklaşım geliştirdi. Geleneksel yöntemlerde uzman etiketlemesi pahalı ve zaman alıcıyken, yeni teknik dondurulmuş temel model yerleştirmeleri üzerinde basit bir lojistik regresyon sınıflandırıcısı kullanıyor. DINOv3 ViT-B/16 modeliyle yapılan testlerde, tam denetimli öğrenmede %88,5 başarı oranı elde edildi. Daha da etkileyici olan, sınıf başına sadece 21 etiketli örnek kullanıldığında (toplam eğitim verilerinin %6'sı) %80'i aşan doğruluk sağlanması. Bu yaklaşım, pahalı veri etiketleme süreçlerine olan bağımlılığı azaltarak deniz biyolojisi araştırmalarını hızlandırabilir.