論文の概要: Portuguese Man-of-War Image Classification with Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01171v1
• Date: Mon, 4 Jul 2022 03:06:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-06 05:03:53.615211
• Title: Portuguese Man-of-War Image Classification with Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いたポルトガルの戦争イメージ分類
• Authors: Alessandra Carneiro and Lorena Nascimento and Mauricio Noernberg and Carmem Hara and Aurora Pozo
• Abstract要約: ポルトガルマン・オブ・ウォー(ポルトガル語: Man-of-war、PMW)は、長い触手を持つゼラチン質の生物である。 本稿では,InstagramのソーシャルメディアからPMW画像を認識するための畳み込みニューラルネットワークの利用について報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.720142291102135
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Portuguese man-of-war (PMW) is a gelatinous organism with long tentacles capable of causing severe burns, thus leading to negative impacts on human activities, such as tourism and fishing. There is a lack of information about the spatio-temporal dynamics of this species. Therefore, the use of alternative methods for collecting data can contribute to their monitoring. Given the widespread use of social networks and the eye-catching look of PMW, Instagram posts can be a promising data source for monitoring. The first task to follow this approach is to identify posts that refer to PMW. This paper reports on the use of convolutional neural networks for PMW images classification, in order to automate the recognition of Instagram posts. We created a suitable dataset, and trained three different neural networks: VGG-16, ResNet50, and InceptionV3, with and without a pre-trained step with the ImageNet dataset. We analyzed their results using accuracy, precision, recall, and F1 score metrics. The pre-trained ResNet50 network presented the best results, obtaining 94% of accuracy and 95% of precision, recall, and F1 score. These results show that convolutional neural networks can be very effective for recognizing PMW images from the Instagram social media.
• Abstract（参考訳）: ポルトガルのマン・オブ・ウォー(pmw)は長い触手を持つゼラチン質の生物で、深刻な火傷を引き起こし、観光や漁業などの人間の活動に悪影響を及ぼす。 この種の時空間的変動に関する情報が不足している。 そのため、データ収集に代替手法を用いることで、モニタリングに寄与することができる。 ソーシャルネットワークの普及とPMWの目を引く外観を考えると、Instagramの投稿は監視のための有望なデータソースとなる。 このアプローチに従う最初のタスクは、PMWを参照する投稿を特定することです。 本稿では、Instagram投稿の認識を自動化するために、PMW画像分類における畳み込みニューラルネットワークの使用について報告する。 私たちは適切なデータセットを作成し、ImageNetデータセットで事前トレーニングされたステップで、VGG-16、ResNet50、InceptionV3という3つの異なるニューラルネットワークをトレーニングしました。 その結果を,精度,精度,リコール,F1スコアを用いて分析した。 トレーニング済みのResNet50ネットワークでは、94%の精度、95%の精度、リコール、F1スコアが得られた。 これらの結果は、畳み込みニューラルネットワークがinstagramのソーシャルメディアからpmw画像を認識するのに非常に有効であることを示している。

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