論文の概要: Machine Learning Challenges of Biological Factors in Insect Image Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02537v1
- Date: Fri, 4 Nov 2022 15:58:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-07 17:19:31.660205
- Title: Machine Learning Challenges of Biological Factors in Insect Image Data
- Title（参考訳）: 昆虫画像データにおける生物学的要因の機械学習による課題
- Authors: Nicholas Pellegrino, Zahra Gharaee and Paul Fieguth
- Abstract要約: BIOSCANプロジェクトは、世界規模での生物多様性の変化の研究を目指している。
プロジェクトの1つの構成要素は、すべての昆虫の種間相互作用と動学の研究である。
年間150万枚以上の画像が収集され、それぞれが分類学的な分類を必要とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.867363075280544
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The BIOSCAN project, led by the International Barcode of Life Consortium,
seeks to study changes in biodiversity on a global scale. One component of the
project is focused on studying the species interaction and dynamics of all
insects. In addition to genetically barcoding insects, over 1.5 million images
per year will be collected, each needing taxonomic classification. With the
immense volume of incoming images, relying solely on expert taxonomists to
label the images would be impossible; however, artificial intelligence and
computer vision technology may offer a viable high-throughput solution.
Additional tasks including manually weighing individual insects to determine
biomass, remain tedious and costly. Here again, computer vision may offer an
efficient and compelling alternative. While the use of computer vision methods
is appealing for addressing these problems, significant challenges resulting
from biological factors present themselves. These challenges are formulated in
the context of machine learning in this paper.
- Abstract（参考訳）: International Barcode of Life Consortiumが主導するBIOSCANプロジェクトは、世界規模での生物多様性の変化の研究を目指している。
プロジェクトの1つの構成要素は、すべての昆虫の種間相互作用と動学の研究である。
遺伝子組み換え昆虫に加えて、年間150万枚以上の画像が収集され、それぞれに分類が必要とされる。
大量の画像がやってくると、画像のラベル付けに専門家の分類学者だけに頼ることは不可能になるが、人工知能とコンピュータビジョン技術は、現実的な高スループットソリューションを提供するかもしれない。
バイオマスを決定するために昆虫を手動で測定することを含む追加のタスクは、退屈でコストがかかるままである。
ここでも、コンピュータービジョンは効率的で魅力的な代替手段を提供するかもしれない。
コンピュータビジョン法の使用はこれらの問題を解決する上では魅力的であるが、生物学的要因による重大な課題が存在する。
これらの課題は機械学習の文脈で定式化されている。
関連論文リスト
- Insect Identification in the Wild: The AMI Dataset [35.41544843896443]
昆虫は世界の生物多様性の半分を占めるが、世界の昆虫の多くは姿を消している。
この危機にもかかわらず、昆虫の多様性と豊かさに関するデータはいまだに不十分である。
昆虫認識のための大規模な機械学習ベンチマークを初めて提供します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-18T09:57:02Z) - An Evaluation of Large Language Models in Bioinformatics Research [52.100233156012756]
本研究では,大規模言語モデル(LLM)の性能について,バイオインフォマティクスの幅広い課題について検討する。
これらのタスクには、潜在的なコーディング領域の同定、遺伝子とタンパク質の命名されたエンティティの抽出、抗微生物および抗がんペプチドの検出、分子最適化、教育生物情報学問題の解決が含まれる。
以上の結果から, GPT 変種のような LLM がこれらのタスクの多くをうまく処理できることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-21T11:27:31Z) - Insect-Foundation: A Foundation Model and Large-scale 1M Dataset for Visual Insect Understanding [15.383106771910274]
現在のマシンビジョンモデルは、高性能を達成するために大量のデータを必要とする。
Insect-1M"データセットは,昆虫に関する基礎モデルトレーニングに革命をもたらすことを意図したゲーム変更リソースである。
私たちのデータセットは、昆虫の幅広い範囲をカバーしており、100万枚の画像を含む分類分類階層と昆虫の記載の密度の高い識別ラベルは、昆虫学のパノラマ的なビューを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-26T06:17:29Z) - ProBio: A Protocol-guided Multimodal Dataset for Molecular Biology Lab [67.24684071577211]
研究結果を複製するという課題は、分子生物学の分野に重大な障害をもたらしている。
まず、この目的に向けた最初のステップとして、ProBioという名前の包括的なマルチモーダルデータセットをキュレートする。
次に、透明なソリューショントラッキングとマルチモーダルなアクション認識という2つの挑戦的なベンチマークを考案し、BioLab設定におけるアクティビティ理解に関連する特徴と難しさを強調した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-01T14:44:01Z) - Causal machine learning for single-cell genomics [94.28105176231739]
単細胞ゲノミクスへの機械学習技術の応用とその課題について論じる。
まず, 単一細胞生物学における現在の因果的アプローチの基盤となるモデルについて述べる。
次に、単一セルデータへの因果的アプローチの適用におけるオープンな問題を特定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-23T13:35:24Z) - A Step Towards Worldwide Biodiversity Assessment: The BIOSCAN-1M Insect
Dataset [18.211840156134784]
本稿では,画像に基づく分類学的評価が可能なコンピュータビジョンモデルの訓練を目的とした,100万画像データセットを提案する。
このデータセットは魅力的な特徴も示しており、その研究はより広範な機械学習コミュニティにとって興味深いものとなるだろう。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-19T20:54:08Z) - Deep learning powered real-time identification of insects using citizen
science data [17.13608307250744]
InsectNetは、侵入した種を識別し、きめ細かい昆虫種を識別し、挑戦的な背景において効果的に働く。
また、不確実な場合には予測を控え、シームレスな人間の介入を助長し、実用的で信頼できるツールにもなれる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-04T23:56:53Z) - Towards Generating Large Synthetic Phytoplankton Datasets for Efficient
Monitoring of Harmful Algal Blooms [77.25251419910205]
有害な藻類(HAB)は養殖農場で重大な魚死を引き起こす。
現在、有害藻や他の植物プランクトンを列挙する標準的な方法は、顕微鏡でそれらを手動で観察し数えることである。
合成画像の生成にはGAN(Generative Adversarial Networks)を用いる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-03T20:15:55Z) - Perspectives on individual animal identification from biology and
computer vision [58.81800919492064]
計算機科学者と生物学者の両方に利用可能なツールの概要を提供するコンピュータビジョン識別技術の最近の進歩を概観する。
動物識別プロジェクトを始めるための勧告を提示し、現在の限界を説明し、将来どのように対処されるかを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-28T16:50:09Z) - Automatic image-based identification and biomass estimation of
invertebrates [70.08255822611812]
時間を要する分類と分類は、どれだけの昆虫を処理できるかに強い制限を課す。
我々は、人間の専門家による分類と識別の標準的な手動アプローチを、自動画像ベース技術に置き換えることを提案する。
分類タスクには最先端のResnet-50とInceptionV3 CNNを使用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-05T21:38:57Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。