論文の概要: MonarchNet: Differentiating Monarch Butterflies from Butterflies Species with Similar Phenotypes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10526v1
• Date: Mon, 24 Jan 2022 17:51:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-27 10:56:54.302411
• Title: MonarchNet: Differentiating Monarch Butterflies from Butterflies Species with Similar Phenotypes
• Title（参考訳）: MonarchNet:類似のフェノタイプを持つ蝶種からモナクバタフライを区別する
• Authors: Thomas Y. Chen
• Abstract要約: MonarchNetは、君主たちのための蝶のイメージと、見た目に類似した5つの種からなる、初めての総合的なデータセットである。 我々は,ヒエバエとその外見を識別するためのツールとして,ベースラインの深層学習分類モデルを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, the monarch butterfly's iconic migration patterns have come under threat from a number of factors, from climate change to pesticide use. To track trends in their populations, scientists as well as citizen scientists must identify individuals accurately. This is uniquely key for the study of monarch butterflies because there exist other species of butterfly, such as viceroy butterflies, that are "look-alikes" (coined by the Convention on International Trade in Endangered Species of Wild Fauna and Flora), having similar phenotypes. To tackle this problem and to aid in more efficient identification, we present MonarchNet, the first comprehensive dataset consisting of butterfly imagery for monarchs and five look-alike species. We train a baseline deep-learning classification model to serve as a tool for differentiating monarch butterflies and its various look-alikes. We seek to contribute to the study of biodiversity and butterfly ecology by providing a novel method for computational classification of these particular butterfly species. The ultimate aim is to help scientists track monarch butterfly population and migration trends in the most precise and efficient manner possible.
• Abstract（参考訳）: 近年、バタフライの象徴的な移動パターンは、気候変動から殺虫剤の使用に至るまで、様々な要因から脅威にさらされている。 人口の傾向を追跡するために、科学者や市民科学者は個人を正確に特定しなければならない。 これは、他の種類の蝶、例えばバイロイ・バタフライ(英語版)のような、同様の表現型を持つ「外見のような」(絶滅危惧種の野生動物とフローラの国際貿易条約(英語版))があるため、君主蝶の研究の鍵となる。 この問題に対処し、より効率的な識別を支援するために、君主と5つの見た目の種からなる蝶の画像からなる最初の包括的なデータセットであるMonarchNetを提案する。 ベースラインのディープラーニング分類モデルをトレーニングし,バタフライと様々な外観を区別するためのツールとして利用した。 我々は,これらの特定の蝶種の計算的分類法を提供することで,生物多様性と蝶生態学の研究に貢献することを目指している。 究極の目的は、科学者が最も正確かつ効率的な方法で蝶の個体数と移動傾向を追跡することにある。

関連論文リスト

• What Do You See in Common? Learning Hierarchical Prototypes over Tree-of-Life to Discover Evolutionary Traits [5.45733991420873]
  プロトタイプネットワーク(HComP-Net)による階層整合共通性の枠組みを紹介する。 我々は、HComP-Netが、鳥類、蝶、魚のデータセットのベースラインと比較して、正確に、意味的に一貫性があり、目に見えない種に対して一般化可能なプロトタイプを学習していることを実証的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-03T23:49:45Z)
• A machine learning pipeline for automated insect monitoring [17.034158815607128]
  カメラトラップは、これまでは地上の脊椎動物をモニタリングするために用いられていました。 われわれは、カメラトラップによるマウスの自動監視のための、完全なオープンソースの機械学習ベースのソフトウェアパイプラインについて説明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-18T19:51:16Z)
• Comparing fine-grained and coarse-grained object detection for ecology [0.5755004576310334]
  単一クラスにおける複数種の組み合わせによるモデル結果への影響について検討した。 一つのクラスにマージすることで最も恩恵を受けた種は、主に形態学的に類似した種であることがわかりました。 形態学的に類似した種を機能群あるいは高い分類群として分類し,生態学的推測を導出できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-06T04:50:55Z)
• Insect-Foundation: A Foundation Model and Large-scale 1M Dataset for Visual Insect Understanding [15.383106771910274]
  現在のマシンビジョンモデルは、高性能を達成するために大量のデータを必要とする。 Insect-1M"データセットは,昆虫に関する基礎モデルトレーニングに革命をもたらすことを意図したゲーム変更リソースである。 私たちのデータセットは、昆虫の幅広い範囲をカバーしており、100万枚の画像を含む分類分類階層と昆虫の記載の密度の高い識別ラベルは、昆虫学のパノラマ的なビューを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-26T06:17:29Z)
• Deep learning powered real-time identification of insects using citizen science data [17.13608307250744]
  InsectNetは、侵入した種を識別し、きめ細かい昆虫種を識別し、挑戦的な背景において効果的に働く。 また、不確実な場合には予測を控え、シームレスな人間の介入を助長し、実用的で信頼できるツールにもなれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-04T23:56:53Z)
• A Study of Neural Collapse Phenomenon: Grassmannian Frame, Symmetry and Generalization [91.95109845914267]
  一般化ニューラル崩壊仮説の証明により,元のニューラル崩壊現象を拡張した。 分類の最適化と一般化からグラスマンフレーム構造を得る。 置換の対称性一般化を説明する定理を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-18T11:35:14Z)
• ButterflyFlow: Building Invertible Layers with Butterfly Matrices [80.83142511616262]
  そこで本研究では,蝶の層に基づく可逆線形層を新たに提案する。 可逆なバタフライ層をベースとして,バタフライフローと呼ばれる新しい正規化フローモデルを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-28T01:58:18Z)
• What can phylogenetic metrics tell us about useful diversity in evolutionary algorithms? [62.997667081978825]
  系統的多様性指標(英: Phylogenetic diversity metrics)は、生物学で広く用いられる指標の分類である。 ほとんどの場合、系統学的指標は他の多様性指標と有意に異なる振る舞いをする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-28T06:49:14Z)
• Florida Wildlife Camera Trap Dataset [48.99466876948454]
  フロリダ州南西部の2つの異なる場所から収集された野生生物カメラトラップ分類データセットについて紹介する。 データセットは104,495枚の画像からなり、視覚的に類似した種、様々な照明条件、スキュードクラス分布、絶滅危惧種のサンプルを含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-23T18:53:15Z)
• Birds of a Feather: Capturing Avian Shape Models from Images [46.84613650829397]
  本研究は, 定型テンプレートと画像を用いた新種の捕獲手法を提案する。 画像証拠から,各種間の変異を捉える形状空間を学習する。 低次元埋め込みを用いて、学習した3次元形状空間は、学習された知覚的特徴よりも鳥の系統的関係をよりよく反映していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-19T20:53:48Z)
• Two-View Fine-grained Classification of Plant Species [66.75915278733197]
  本研究では,2視点の葉のイメージ表現に基づく新しい手法と,植物種の粒度認識のための階層的分類戦略を提案する。 シームズ畳み込みニューラルネットワークに基づく深度測定は、多数のトレーニングサンプルへの依存を減らし、新しい植物種に拡張性を持たせるために用いられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-18T21:57:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。