論文の概要: Recognition of Unseen Bird Species by Learning from Field Guides

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01466v2
• Date: Thu, 2 Nov 2023 18:03:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-06 18:43:35.541771
• Title: Recognition of Unseen Bird Species by Learning from Field Guides
• Title（参考訳）: フィールドガイドからの学習による未発見鳥類の認識
• Authors: Andr\'es C. Rodr\'iguez, Stefano D'Aronco, Rodrigo Caye Daudt, Jan D. Wegner, Konrad Schindler
• Abstract要約: 我々は、野のガイドを利用して鳥の種認識を学習し、特に目に見えない種をゼロショットで認識する。 本研究では,(1)標準のゼロショット学習方式に入力可能な画像のコントラスト符号化,(2)イラストも画像であるという事実を活用する新しい手法について検討する。 この結果から,広範囲の種で容易に利用できるフィールドガイドからのイラストが,ゼロショット学習におけるサイド情報の競合源であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.137536032163855
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We exploit field guides to learn bird species recognition, in particular zero-shot recognition of unseen species. Illustrations contained in field guides deliberately focus on discriminative properties of each species, and can serve as side information to transfer knowledge from seen to unseen bird species. We study two approaches: (1) a contrastive encoding of illustrations, which can be fed into standard zero-shot learning schemes; and (2) a novel method that leverages the fact that illustrations are also images and as such structurally more similar to photographs than other kinds of side information. Our results show that illustrations from field guides, which are readily available for a wide range of species, are indeed a competitive source of side information for zero-shot learning. On a subset of the iNaturalist2021 dataset with 749 seen and 739 unseen species, we obtain a classification accuracy of unseen bird species of $12\%$ @top-1 and $38\%$ @top-10, which shows the potential of field guides for challenging real-world scenarios with many species. Our code is available at https://github.com/ac-rodriguez/zsl_billow
• Abstract（参考訳）: フィールドガイドを用いて鳥種認識,特に未発見種のゼロショット認識を学習する。 フィールドガイドに含まれるイラストは、意図的に各種の識別特性に焦点を合わせ、見知らぬ鳥種に知識を伝達するための副産物として機能する。 本研究は,(1)標準的なゼロショット学習方式に適用可能なイラストの対比符号化,(2)イラストが画像であり,他のサイド情報よりも写真と構造的に類似していることを活用した新しい手法の2つのアプローチについて検討する。 以上の結果から,多種多様な種を対象とするフィールドガイドによるイラストレーションは,ゼロショット学習のための競争的情報源であることが示された。 749種と739種の未発見種からなるinaturalist2021データセットのサブセットにおいて、多くの種で実世界のシナリオに挑戦するためのフィールドガイドの可能性を示す12\%$ @top-1 と $38\%$ @top-10 の未発見種の分類精度を得る。 私たちのコードはhttps://github.com/ac-rodriguez/zsl_billowで利用可能です。

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