論文の概要: Exploiting Depth Information for Wildlife Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.05607v1
• Date: Wed, 10 Feb 2021 18:10:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-11 14:34:02.143736
• Title: Exploiting Depth Information for Wildlife Monitoring
• Title（参考訳）: 野生生物モニタリングのための深度情報探索
• Authors: Timm Haucke and Volker Steinhage
• Abstract要約: 深度推定を用いて動物を検知・識別するカメラトラップを用いた自動手法を提案する。 個々の動物を検出・識別するために,いわゆるインスタンスセグメンテーションのための新しい手法D-Mask R-CNNを提案する。 実験により,動物検出における平均精度スコアの改善による追加深度推定の利点が示された。
• 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: Camera traps are a proven tool in biology and specifically biodiversity research. However, camera traps including depth estimation are not widely deployed, despite providing valuable context about the scene and facilitating the automation of previously laborious manual ecological methods. In this study, we propose an automated camera trap-based approach to detect and identify animals using depth estimation. To detect and identify individual animals, we propose a novel method D-Mask R-CNN for the so-called instance segmentation which is a deep learning-based technique to detect and delineate each distinct object of interest appearing in an image or a video clip. An experimental evaluation shows the benefit of the additional depth estimation in terms of improved average precision scores of the animal detection compared to the standard approach that relies just on the image information. This novel approach was also evaluated in terms of a proof-of-concept in a zoo scenario using an RGB-D camera trap.
• Abstract（参考訳）: カメラトラップは、生物学および特に生物多様性研究における実証済みのツールです。 しかし、シーンに関する貴重なコンテキストを提供し、以前の手作業による生態学的手法の自動化を容易にするにもかかわらず、深度推定を含むカメラトラップは広く展開されていない。 本研究では,深度推定を用いて動物を検出・同定するカメラトラップを用いた自動アプローチを提案する。 個々の動物を検出・同定するために,画像やビデオクリップに現れる関心のある個々の対象を検出・記述する深層学習に基づく手法であるインスタンスセグメンテーションのD-Mask R-CNN法を提案する。 実験評価の結果,画像情報のみに依存する標準手法と比較して,動物検出の平均精度スコアが向上した点において,奥行き推定の利点が示された。 この手法は、RGB-Dカメラトラップを用いた動物園シナリオにおける概念実証の観点からも評価された。

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