論文の概要: Complex data labeling with deep learning methods: Lessons from fisheries acoustics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11010v1
• Date: Wed, 21 Oct 2020 13:49:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 01:10:13.561707
• Title: Complex data labeling with deep learning methods: Lessons from fisheries acoustics
• Title（参考訳）: 深層学習法による複雑なデータラベリング:漁業音響学からの教訓
• Authors: J.M.A.Sarr, T. Brochier, P.Brehmer, Y.Perrot, A.Bah, A.Sarr\'e, M.A.Jeyid, M.Sidibeh, S.El Ayoub
• Abstract要約: 本論文は, 根拠となる真理ラベルが不要であるケーススタディ, エコーグラフラベリングに焦点を当てた。 我々は、非定常データセットでトレーニングされた畳み込みニューラルネットワークが、人間の専門家の補正を必要とする新しいデータセットの一部を強調するために使用できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantitative and qualitative analysis of acoustic backscattered signals from the seabed bottom to the sea surface is used worldwide for fish stocks assessment and marine ecosystem monitoring. Huge amounts of raw data are collected yet require tedious expert labeling. This paper focuses on a case study where the ground truth labels are non-obvious: echograms labeling, which is time-consuming and critical for the quality of fisheries and ecological analysis. We investigate how these tasks can benefit from supervised learning algorithms and demonstrate that convolutional neural networks trained with non-stationary datasets can be used to stress parts of a new dataset needing human expert correction. Further development of this approach paves the way toward a standardization of the labeling process in fisheries acoustics and is a good case study for non-obvious data labeling processes.
• Abstract（参考訳）: 海底から海面にかけての音響的後方散乱信号の定量的・定性的な分析は,世界の魚類資源評価や海洋生態系モニタリングに用いられている。 大量の原データが収集されるが、面倒な専門家のラベル付けが必要である。 本稿では,漁業の質と生態学的分析に要する時間的・重要なエコーラベリングについて述べる。 我々は、これらのタスクが教師付き学習アルゴリズムの利点をいかに生かし、非定常データセットでトレーニングされた畳み込みニューラルネットワークが、人間の専門家の補正を必要とする新しいデータセットの一部を強調するために利用できるかを実証する。 この手法のさらなる発展は、漁業音響におけるラベル付けプロセスの標準化への道を開くものであり、非有害なデータラベリングプロセスにとって良いケーススタディである。

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