論文の概要: SeaTurtleID: A novel long-span dataset highlighting the importance of
timestamps in wildlife re-identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10307v1
- Date: Fri, 18 Nov 2022 15:46:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-21 15:19:42.876823
- Title: SeaTurtleID: A novel long-span dataset highlighting the importance of
timestamps in wildlife re-identification
- Title（参考訳）: SeaTurtleID: 野生生物の再識別におけるタイムスタンプの重要性を強調する新しい長期データセット
- Authors: Kostas Papafitsoros, Luk\'a\v{s} Adam, Vojt\v{e}ch \v{C}erm\'ak,
Luk\'a\v{s} Picek
- Abstract要約: 本稿では,野生で捕獲されたウミガメの写真を収めた最初の大規模長大データセットであるSeaTurtleIDを紹介する。
このデータセットは、1081年の衝突で12年以内に収集された400個の個人からなる7774枚の高解像度写真で構成されている。
データセットの12年間の長さは、タイムスタンプを備えた最長の野生動物データセットである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper introduces SeaTurtleID, the first public large-scale, long-span
dataset with sea turtle photographs captured in the wild. The dataset is
suitable for benchmarking re-identification methods and evaluating several
other computer vision tasks. The dataset consists of 7774 high-resolution
photographs of 400 unique individuals collected within 12 years in 1081
encounters. Each photograph is accompanied by rich metadata, e.g., identity
label, head segmentation mask, and encounter timestamp. The 12-year span of the
dataset makes it the longest-spanned public wild animal dataset with
timestamps. By exploiting this unique property, we show that timestamps are
necessary for an unbiased evaluation of animal re-identification methods
because they allow time-aware splits of the dataset into reference and query
sets. We show that time-unaware splits can lead to performance overestimation
of more than 100% compared to the time-aware splits for both feature- and
CNN-based re-identification methods. We also argue that time-aware splits
correspond to more realistic re-identification pipelines than the time-unaware
ones. We recommend that animal re-identification methods should only be tested
on datasets with timestamps using time-aware splits, and we encourage dataset
curators to include such information in the associated metadata.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,野生で捕獲されたウミガメの写真を収めた最初の大規模長期データセットであるSeaTurtleIDを紹介する。
このデータセットは、再識別方法のベンチマークや、他のコンピュータビジョンタスクの評価に適している。
データセットは、1081年の遭遇から12年以内に収集された400人の独特な人物の7774枚の高解像度写真で構成されている。
各写真には、アイデンティティラベル、ヘッドセグメンテーションマスク、出会いタイムスタンプなど、豊富なメタデータが添付されている。
データセットの12年にわたる期間は、タイムスタンプを備えた最も長い公開野生動物データセットとなる。
この特徴を生かして、タイムスタンプは、データセットを参照とクエリセットに分割できるため、動物の再識別方法のバイアスのない評価に必要であることを示す。
特徴量とCNNに基づく再同定手法の時間認識分割と比較して,時間認識分割が100%以上の性能過大評価につながることを示す。
タイムアウェアの分割は、タイムアウェアの分割よりも現実的な再識別パイプラインに対応しているとも主張する。
動物の再同定方法は時間認識スプリットを用いたタイムスタンプ付きデータセットでのみテストすべきであり、データセットキュレーターは関連するメタデータにそのような情報を含めることを推奨する。
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