論文の概要: Towards automatic detection of wildlife trade using machine vision models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11324v1
• Date: Mon, 23 May 2022 14:11:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 15:54:17.219844
• Title: Towards automatic detection of wildlife trade using machine vision models
• Title（参考訳）: マシンビジョンモデルによる野生生物取引の自動検出に向けて
• Authors: Ritwik Kulkarni, Enrico Di Minin
• Abstract要約: 現在、取引の重要な部分はインターネット、特にデジタルマーケットプレースやソーシャルメディアで行われている。 そこで我々は,市販のエキゾチックなペットのイメージを自動的に識別する目的で,Deep Neural Networksに基づくマシンビジョンモデルを開発した。 5つの異なるアーキテクチャ、3つのトレーニング方法、2つのタイプのデータセットを組み合わせた24のニューラルネットモデルをトレーニングしました。
• 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: Unsustainable trade in wildlife is one of the major threats affecting the global biodiversity crisis. An important part of the trade now occurs on the internet, especially on digital marketplaces and social media. Automated methods to identify trade posts are needed as resources for conservation are limited. Here, we developed machine vision models based on Deep Neural Networks with the aim to automatically identify images of exotic pet animals for sale. A new training dataset representing exotic pet animals advertised for sale on the web was generated for this purpose. We trained 24 neural-net models spanning a combination of five different architectures, three methods of training and two types of datasets. Specifically, model generalisation improved after setting a portion of the training images to represent negative features. Models were evaluated on both within and out of distribution data to test wider model applicability. The top performing models achieved an f-score of over 0.95 on within distribution evaluation and between 0.75 to 0.87 on the two out of distribution datasets. Notably, feature visualisation indicated that models performed well in detecting the surrounding context (e.g. a cage) in which an animal was located, therefore helping to automatically detect images of animals in non-natural environments. The proposed methods can help investigate the online wildlife trade, but can also be adapted to study other types of people-nature interactions from digital platforms. Future studies can use these findings to build robust machine learning models and new data collection pipelines for more taxonomic groups.
• Abstract（参考訳）: 野生生物における持続不可能な貿易は、世界の生物多様性危機に影響を及ぼす主要な脅威の1つである。 現在、取引の重要な部分はインターネット、特にデジタルマーケットプレースやソーシャルメディアで行われている。 保護のための資源が限られているため、貿易基地の自動識別方法が必要である。 そこで我々はDeep Neural Networksをベースとして,エキゾチックなペットのイメージを自動的に識別するマシンビジョンモデルを開発した。 ウェブ上で販売されるエキゾチックなペットを表現した新しいトレーニングデータセットを作成した。 5つの異なるアーキテクチャ、3つのトレーニング方法、2種類のデータセットを組み合わせた24のニューラルネットモデルをトレーニングした。 具体的には、負の特徴を表すためにトレーニング画像の一部を設定した後、モデル一般化が改善された。 より広いモデル適用性をテストするため,分布データ内と外の両方でモデルを評価した。 トップパフォーマンスモデルは分布評価で0.95点、分布データセットで0.75点から0.87点を達成している。 特に、特徴視覚化は、動物が位置する周囲の状況(例えばケージ)を検出する上でモデルがうまく機能し、非自然環境における動物の画像を自動的に検出するのに役立つことを示した。 提案手法は,オンライン野生動物取引を調査できるだけでなく,デジタルプラットフォームから他のタイプの人間と自然の相互作用を研究するためにも適用できる。 今後の研究は、これらの発見を利用して、より分類学的グループのための堅牢な機械学習モデルと新しいデータ収集パイプラインを構築することができる。

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