論文の概要: A first step towards automated species recognition from camera trap
images of mammals using AI in a European temperate forest
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.11052v1
- Date: Fri, 19 Mar 2021 22:48:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-26 05:30:25.047776
- Title: A first step towards automated species recognition from camera trap
images of mammals using AI in a European temperate forest
- Title（参考訳）: ヨーロッパ温帯森林におけるAIを用いた哺乳類のカメラトラップ画像からの自動種認識への第一歩
- Authors: Mateusz Choinski, Mateusz Rogowski, Piotr Tynecki, Dries P.J. Kuijper,
Marcin Churski, Jakub W. Bubnicki
- Abstract要約: 本稿では,ポーランド bialowieza forest (bf) における哺乳類のカメラトラップ画像の自動ラベリングのためのyolov5アーキテクチャの実装について述べる。
カメラトラップデータは、大規模な野生動物の監視プロジェクトを管理するためのオープンソースアプリケーションであるTRAPPERソフトウェアを使用して整理および調和されました。
提案する画像認識パイプラインは, bfにおける中型・大型哺乳類12種の同定において, 85%f1-scoreの平均精度を達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Camera traps are used worldwide to monitor wildlife. Despite the increasing
availability of Deep Learning (DL) models, the effective usage of this
technology to support wildlife monitoring is limited. This is mainly due to the
complexity of DL technology and high computing requirements. This paper
presents the implementation of the light-weight and state-of-the-art YOLOv5
architecture for automated labeling of camera trap images of mammals in the
Bialowieza Forest (BF), Poland. The camera trapping data were organized and
harmonized using TRAPPER software, an open source application for managing
large-scale wildlife monitoring projects. The proposed image recognition
pipeline achieved an average accuracy of 85% F1-score in the identification of
the 12 most commonly occurring medium-size and large mammal species in BF using
a limited set of training and testing data (a total 2659 images with animals).
Based on the preliminary results, we concluded that the YOLOv5 object
detection and classification model is a promising light-weight DL solution
after the adoption of transfer learning technique. It can be efficiently
plugged in via an API into existing web-based camera trapping data processing
platforms such as e.g. TRAPPER system. Since TRAPPER is already used to manage
and classify (manually) camera trapping datasets by many research groups in
Europe, the implementation of AI-based automated species classification may
significantly speed up the data processing workflow and thus better support
data-driven wildlife monitoring and conservation. Moreover, YOLOv5 developers
perform better performance on edge devices which may open a new chapter in
animal population monitoring in real time directly from camera trap devices.
- Abstract（参考訳）: カメラトラップは世界中で野生生物の監視に使われている。
ディープラーニング(dl)モデルの可用性は高まっているが、野生生物のモニタリングをサポートするためのこの技術の有効利用は限られている。
これは主にDL技術の複雑さと高い計算要求のためである。
本稿では,ポーランドのビアロヴィエザ森林(BF)における哺乳類のカメラトラップ画像の自動ラベル付けのための軽量で最先端のYOLOv5アーキテクチャの実装について述べる。
カメラトラップデータは、大規模な野生生物監視プロジェクトを管理するためのオープンソースアプリケーションであるTRAPPERソフトウェアを使用して、編成および調和された。
提案した画像認識パイプラインは、訓練データと試験データ(動物との合計2659枚)を用いて、BFにおいて最も多く発生する中型および大型哺乳動物12種の識別において、平均85%のF1スコアを達成した。
予備的な結果から, YOLOv5オブジェクト検出・分類モデルは, 転送学習手法の導入後, 有望な軽量DLソリューションであると結論付けた。
API経由で既存のWebベースのカメラトラップデータ処理プラットフォームに効率的に接続することができる。
TRAPPERシステム。
trapperはすでに、ヨーロッパの多くの研究グループによるカメラトラッピングデータセットの管理と分類に使われているため、aiベースの自動種分類の実装は、データ処理ワークフローを著しく高速化し、データ駆動野生生物の監視と保存を支援する。
さらに、YOLOv5開発者は、カメラトラップデバイスから直接、動物集団監視の新しい章を開くことができるエッジデバイス上で、より良いパフォーマンスを実現している。
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