論文の概要: Solutions for Fine-grained and Long-tailed Snake Species Recognition in SnakeCLEF 2022

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01216v1
• Date: Mon, 4 Jul 2022 05:55:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-05 15:18:44.658182
• Title: Solutions for Fine-grained and Long-tailed Snake Species Recognition in SnakeCLEF 2022
• Title（参考訳）: SnakeCLEF 2022における細粒・長細スネーク種認識の解法
• Authors: Cheng Zou, Furong Xu, Meng Wang, Wen Li, Yuan Cheng
• Abstract要約: 我々はSnakeCLEF 2022でヘビの種を認識できる方法を紹介した。 いくつかの異なるモデルのアンサンブルにより、3位にランクインしたプライベートスコア82.65%が最終リーダーボードで達成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.8004334312293
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic snake species recognition is important because it has vast potential to help lower deaths and disabilities caused by snakebites. We introduce our solution in SnakeCLEF 2022 for fine-grained snake species recognition on a heavy long-tailed class distribution. First, a network architecture is designed to extract and fuse features from multiple modalities, i.e. photograph from visual modality and geographic locality information from language modality. Then, logit adjustment based methods are studied to relieve the impact caused by the severe class imbalance. Next, a combination of supervised and self-supervised learning method is proposed to make full use of the dataset, including both labeled training data and unlabeled testing data. Finally, post processing strategies, such as multi-scale and multi-crop test-time-augmentation, location filtering and model ensemble, are employed for better performance. With an ensemble of several different models, a private score 82.65%, ranking the 3rd, is achieved on the final leaderboard.
• Abstract（参考訳）: 自動ヘビ種認識は、ヘビによる死亡や障害の軽減に役立つ可能性があるため重要である。 我々はSnakeCLEF 2022でヘビの種を認識できる方法を紹介した。 まず,ネットワークアーキテクチャは,視覚モダリティから写真,言語モダリティから地理的局所情報など,複数のモダリティから特徴を抽出・融合するように設計されている。 次に,ロジット調整に基づく手法について検討し,重度のクラス不均衡による影響を緩和する。 次に,ラベル付きトレーニングデータとラベルなしテストデータの両方を含むデータセットをフル活用するために,教師付き学習と自己教師付き学習を組み合わせた学習手法を提案する。 最後に,マルチスケールおよびマルチクロップテスト時拡張,位置フィルタリング,モデルアンサンブルといったポスト処理戦略を,パフォーマンス向上に活用する。 いくつかの異なるモデルのアンサンブルで、3位にランク付けされたプライベートスコア82.65%が最終リーダーボードで達成される。

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