論文の概要: Application of deep learning to camera trap data for ecologists in planning / engineering -- Can captivity imagery train a model which generalises to the wild?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.12805v1
• Date: Wed, 24 Nov 2021 21:29:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-29 15:22:04.900007
• Title: Application of deep learning to camera trap data for ecologists in planning / engineering -- Can captivity imagery train a model which generalises to the wild?
• Title（参考訳）: 深層学習の生態学者のためのカメラトラップデータへの適用 -- キャピタリティ画像は、野生に一般化するモデルを訓練できるだろうか?
• Authors: Ryan Curry and Cameron Trotter and Andrew Stephen McGough
• Abstract要約: ディープラーニングモデルは、カメラトラップ画像内の動物を自動的に検出し、分類するように訓練することができる。 本研究は,稀少動物の画像を用いて訓練データセットを生成する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Understanding the abundance of a species is the first step towards understanding both its long-term sustainability and the impact that we may be having upon it. Ecologists use camera traps to remotely survey for the presence of specific animal species. Previous studies have shown that deep learning models can be trained to automatically detect and classify animals within camera trap imagery with high levels of confidence. However, the ability to train these models is reliant upon having enough high-quality training data. What happens when the animal is rare or the data sets are non-existent? This research proposes an approach of using images of rare animals in captivity (focusing on the Scottish wildcat) to generate the training dataset. We explore the challenges associated with generalising a model trained on captivity data when applied to data collected in the wild. The research is contextualised by the needs of ecologists in planning/engineering. Following precedents from other research, this project establishes an ensemble for object detection, image segmentation and image classification models which are then tested using different image manipulation and class structuring techniques to encourage model generalisation. The research concludes, in the context of Scottish wildcat, that models trained on captivity imagery cannot be generalised to wild camera trap imagery using existing techniques. However, final model performances based on a two-class model Wildcat vs Not Wildcat achieved an overall accuracy score of 81.6% and Wildcat accuracy score of 54.8% on a test set in which only 1% of images contained a wildcat. This suggests using captivity images is feasible with further research. This is the first research which attempts to generate a training set based on captivity data and the first to explore the development of such models in the context of ecologists in planning/engineering.
• Abstract（参考訳）: 種の豊富さを理解することは、その長期的な持続可能性とその影響を理解するための第一歩である。 生態学者はカメラトラップを使って、特定の動物の存在をリモートで調査する。 これまでの研究で、深層学習モデルは、カメラトラップ画像内の動物を自動的に検出し分類するために、高い信頼度で訓練できることが示されている。 しかし、これらのモデルのトレーニング能力は、十分な高品質のトレーニングデータを持つことに依存している。 希少な動物やデータセットが存在しないときに何が起こるのか? 本研究は,稀少動物のイメージを捕獲性(スコットランドの野生動物に焦点をあてる)でトレーニングデータセットを生成するアプローチを提案する。 我々は、野生で収集されたデータに適用するときに、捕獲データに基づいて訓練されたモデルを一般化することに関連する課題を考察する。 この研究は、計画/工学における生態学者のニーズによって文脈化されている。 本研究は, 物体検出, 画像分割, 画像分類モデルのためのアンサンブルを構築し, モデル一般化を促進するために, 異なる画像操作とクラス構造化技術を用いて実験を行う。 この研究は、スコットランドのワイルドキャットの文脈において、捕獲イメージで訓練されたモデルは、既存の技術を使って野生のカメラトラップイメージに一般化できないと結論づけている。 しかし、2クラスモデルwildcat vs not wildcatによる最終的なモデルパフォーマンスは、全体の精度スコア81.6%、wildcat精度スコア54.8%を達成し、そのテストセットでは画像の1%しかwildcatを含んでいなかった。 これは、さらなる研究により、キャプチャー画像の使用が実現可能であることを示唆する。 これは、captivityデータに基づくトレーニングセットの生成を試みる最初の研究であり、そのようなモデルの開発を計画/エンジニアリングにおける生態学者の文脈で探求した最初の研究である。

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