論文の概要: I-Nema: A Biological Image Dataset for Nematode Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.08335v1
- Date: Mon, 15 Mar 2021 12:29:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-16 13:46:16.017732
- Title: I-Nema: A Biological Image Dataset for Nematode Recognition
- Title（参考訳）: I-Nema:線虫認識のための生体画像データセット
- Authors: Xuequan Lu, Yihao Wang, Sheldon Fung, and Xue Qing
- Abstract要約: 線虫は地球上で最も豊富な中生代グループの一つであり、多様な生態的ニッチを占有している。
ネマトドの正確な認識または識別は、害虫駆除、土壌生態学、生物地理学、生息地の保全、気候変動に対する大きな重要性を有する。
コンピュータビジョンと画像処理は、線虫の種認識にいくつかの成功をおさめたが、依然として大きな需要がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1918817988202606
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Nematode worms are one of most abundant metazoan groups on the earth,
occupying diverse ecological niches. Accurate recognition or identification of
nematodes are of great importance for pest control, soil ecology,
bio-geography, habitat conservation and against climate changes. Computer
vision and image processing have witnessed a few successes in species
recognition of nematodes; however, it is still in great demand. In this paper,
we identify two main bottlenecks: (1) the lack of a publicly available imaging
dataset for diverse species of nematodes (especially the species only found in
natural environment) which requires considerable human resources in field work
and experts in taxonomy, and (2) the lack of a standard benchmark of
state-of-the-art deep learning techniques on this dataset which demands the
discipline background in computer science. With these in mind, we propose an
image dataset consisting of diverse nematodes (both laboratory cultured and
naturally isolated), which, to our knowledge, is the first time in the
community. We further set up a species recognition benchmark by employing
state-of-the-art deep learning networks on this dataset. We discuss the
experimental results, compare the recognition accuracy of different networks,
and show the challenges of our dataset. We make our dataset publicly available
at: https://github.com/xuequanlu/I-Nema
- Abstract（参考訳）: 線虫は地球上で最も豊富な中生代グループの一つであり、多様な生態的ニッチを占有している。
ネマトドの正確な認識または識別は、害虫駆除、土壌生態学、生物地理学、生息地の保全、気候変動に対する大きな重要性を有する。
コンピュータビジョンと画像処理は、線虫の種認識にいくつかの成功をおさめたが、依然として大きな需要がある。
本稿では,(1)野外作業においてかなりの人材と分類学の専門家を必要とする多種多様な線虫(特に自然環境にのみ存在する種)を対象とした画像データセットの欠如,(2)コンピュータ科学の規律的背景を必要とするこのデータセットにおける最先端ディープラーニング技術の標準ベンチマークの欠如,の2つの主なボトルネックを明らかにする。
これらのことを念頭に置いて,多様な線虫(実験室培養と自然分離の両方)からなる画像データセットを提案する。
さらに,このデータセットに最先端のディープラーニングネットワークを用い,種認識ベンチマークを設定した。
実験結果について検討し、異なるネットワークの認識精度を比較し、データセットの課題を示す。
データセットはhttps://github.com/xuequanlu/I-Nemaで公開しています。
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