論文の概要: Motion Informed Object Detection of Small Insects in Time-lapse Camera Recordings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00423v1
• Date: Thu, 1 Dec 2022 10:54:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 15:03:22.212196
• Title: Motion Informed Object Detection of Small Insects in Time-lapse Camera Recordings
• Title（参考訳）: タイムラプスカメラ記録における小昆虫の運動情報物体検出
• Authors: Kim Bjerge, Carsten Eie Frigaard and Henrik Karstoft
• Abstract要約: 既存の方法は、自然界の昆虫の映像やタイムラプス画像を分析するが、昆虫は自然植生の複雑なダイナミックな場面で小さな物体であるため、分析は難しい。 本論文は,夏から夏にかけての2ヶ月間に3つの異なる植物種を訪問するミツバチの群集について述べる。 本稿では, タイムラプスRGB画像における昆虫検出のための新しいパイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3965477771846408
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Insects as pollinators play a key role in ecosystem management and world food production. However, insect populations are declining, calling for a necessary global demand of insect monitoring. Existing methods analyze video or time-lapse images of insects in nature, but the analysis is challenging since insects are small objects in complex and dynamic scenes of natural vegetation. The current paper provides a dataset of primary honeybees visiting three different plant species during two months of summer-period. The dataset consists of more than 700,000 time-lapse images from multiple cameras, including more than 100,000 annotated images. The paper presents a new method pipeline for detecting insects in time-lapse RGB-images. The pipeline consists of a two-step process. Firstly, the time-lapse RGB-images are preprocessed to enhance insects in the images. We propose a new prepossessing enhancement method: Motion-Informed-enhancement. The technique uses motion and colors to enhance insects in images. The enhanced images are subsequently fed into a Convolutional Neural network (CNN) object detector. Motion-Informed-enhancement improves the deep learning object detectors You Only Look Once (YOLO) and Faster Region-based Convolutional Neural Networks (Faster R-CNN). Using Motion-Informed-enhancement the YOLO-detector improves average micro F1-score from 0.49 to 0.71, and the Faster R-CNN-detector improves average micro F1-score from 0.32 to 0.56 on the our dataset. Our datasets are published on: https://vision.eng.au.dk/mie/
• Abstract（参考訳）: 受粉者としての昆虫は、生態系管理と世界食糧生産において重要な役割を担っている。 しかし、昆虫の個体数は減少しており、昆虫モニタリングの国際的需要が要求されている。 既存の方法は、自然界の昆虫の映像やタイムラプス画像を分析するが、昆虫は自然植生の複雑なダイナミックな場面で小さな物体であるため、分析は難しい。 現在の論文では、夏期の2ヶ月間に3つの異なる植物種を訪れるミツバチのデータセットを提供している。 データセットには、複数のカメラからの70万以上のタイムラプス画像が含まれており、10万以上の注釈付き画像が含まれている。 タイムラプスRGB画像における昆虫検出のための新しいパイプラインを提案する。 パイプラインは2段階のプロセスで構成される。 まず、タイムラプスのRGB画像は、画像中の昆虫を強化するために前処理される。 動作インフォームドエンハンスメント(Motion-Informed-Enhancement)を提案する。 この技術は、動きと色を使って、画像中の昆虫を強化する。 強化された画像はその後、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)オブジェクト検出器に送られる。 Motion-Informed-Enhancementは、You Only Look Once (YOLO)とFaster Region-based Convolutional Neural Networks (Faster R-CNN)を改善している。 Motion-Informed-Enhancementを用いて、YOLO-detectorは平均マイクロF1スコアを0.49から0.71に改善し、Faster R-CNN-detectorは平均マイクロF1スコアを0.32から0.56に改善した。 私たちのデータセットは、https://vision.eng.au.dk/mie/

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