論文の概要: Temporal Flow Mask Attention for Open-Set Long-Tailed Recognition of
Wild Animals in Camera-Trap Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14625v1
- Date: Wed, 31 Aug 2022 04:15:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-01 13:03:19.539360
- Title: Temporal Flow Mask Attention for Open-Set Long-Tailed Recognition of
Wild Animals in Camera-Trap Images
- Title（参考訳）: カメラトトラップ画像における野生動物のオープンセット長期認識のための時流マスク注意
- Authors: Jeongsoo Kim, Sangmin Woo, Byeongjun Park, Changick Kim
- Abstract要約: 本稿では,時間的フローマスク注意ネットワークを提案し,オープンセットの長周期認識問題に対処する。
我々は,光フローモジュールを用いて時系列フレームの時間的特徴を抽出し,注意残差ブロックを用いて情報表現を学習する。
メタ埋め込み技術を適用することで、オープンセット長尾認識における手法の性能が向上することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.473296246163443
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Camera traps, unmanned observation devices, and deep learning-based image
recognition systems have greatly reduced human effort in collecting and
analyzing wildlife images. However, data collected via above apparatus exhibits
1) long-tailed and 2) open-ended distribution problems. To tackle the open-set
long-tailed recognition problem, we propose the Temporal Flow Mask Attention
Network that comprises three key building blocks: 1) an optical flow module, 2)
an attention residual module, and 3) a meta-embedding classifier. We extract
temporal features of sequential frames using the optical flow module and learn
informative representation using attention residual blocks. Moreover, we show
that applying the meta-embedding technique boosts the performance of the method
in open-set long-tailed recognition. We apply this method on a Korean
Demilitarized Zone (DMZ) dataset. We conduct extensive experiments, and
quantitative and qualitative analyses to prove that our method effectively
tackles the open-set long-tailed recognition problem while being robust to
unknown classes.
- Abstract（参考訳）: カメラトラップ、無人観測装置、ディープラーニングベースの画像認識システムは、野生動物画像の収集と分析における人間の労力を大幅に削減した。
しかし 上記装置で収集したデータは
1)長い尾と
2) 開放分布問題
オープンセットのロングテール認識問題に取り組むために,3つのキービルディングブロックからなるテンポラルフローマスクアテンションネットワークを提案する。
1)光フローモジュール、
2) 注意残余モジュール,及び
3)メタ埋め込み分類器。
光フローモジュールを用いて逐次フレームの時間的特徴を抽出し,注意残差ブロックを用いて情報表現を学習する。
さらに,メタ埋め込み技術の適用により,オープンセット長周期認識における手法の性能が向上することを示す。
この手法を韓国非武装地帯(dmz)データセットに適用する。
提案手法が未知のクラスに頑健なまま,オープンセットのロングテール認識問題に効果的に取り組むことを証明するため,広範囲な実験と定量的・定性的な分析を行った。
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