論文の概要: LostPaw: Finding Lost Pets using a Contrastive Learning-based Transformer with Visual Input
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14765v2
- Date: Wed, 09 Apr 2025 11:17:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-10 13:04:44.810969
- Title: LostPaw: Finding Lost Pets using a Contrastive Learning-based Transformer with Visual Input
- Title（参考訳）: LostPaw:視覚入力を用いたコントラスト学習型変換器による失われたペットの発見
- Authors: Andrei Voinea, Robin Kock, Maruf A. Dhali,
- Abstract要約: 本研究では,ペットのイメージを正確に識別できるコントラストニューラルネットワークモデルを提案する。
このモデルは、犬画像の大規模なデータセットに基づいて訓練され、3倍のクロスバリデーションによって評価された。
我々の研究結果は、失われたペットを見つけるためのツールとして、コントラストニューラルネットワークモデルが約束されていることを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24578723416255752
- License:
- Abstract: Losing pets can be highly distressing for pet owners, and finding a lost pet is often challenging and time-consuming. An artificial intelligence-based application can significantly improve the speed and accuracy of finding lost pets. To facilitate such an application, this study introduces a contrastive neural network model capable of accurately distinguishing between images of pets. The model was trained on a large dataset of dog images and evaluated through 3-fold cross-validation. Following 350 epochs of training, the model achieved a test accuracy of 90%. Furthermore, overfitting was avoided, as the test accuracy closely matched the training accuracy. Our findings suggest that contrastive neural network models hold promise as a tool for locating lost pets. This paper presents the foundational framework for a potential web application designed to assist users in locating their missing pets. The application will allow users to upload images of their lost pets and provide notifications when matching images are identified within its image database. This functionality aims to enhance the efficiency and accuracy with which pet owners can search for and reunite with their beloved animals.
- Abstract（参考訳）: ペットをなくすことは、ペットの飼い主にとって非常に苦痛であり、失われたペットを見つけることはしばしば困難で時間を要する。
人工知能ベースのアプリケーションは、失われたペットを見つけるスピードと精度を大幅に向上させることができる。
そこで本研究では,ペットのイメージを正確に識別できるコントラストニューラルネットワークモデルを提案する。
このモデルは、犬画像の大規模なデータセットに基づいて訓練され、3倍のクロスバリデーションによって評価された。
350回の訓練の後、このモデルは90%の精度で試験を行った。
さらに、試験精度が訓練精度と密接に一致するため、オーバーフィッティングは避けられた。
我々の研究結果は、失われたペットを見つけるためのツールとして、コントラストニューラルネットワークモデルが約束されていることを示唆している。
本稿では,行方不明のペットの発見を支援するために設計されたWebアプリケーションの基礎的枠組みについて述べる。
アプリは、失ったペットの画像をアップロードし、一致する画像が画像データベース内で識別されたときに通知する。
この機能は、ペットの飼い主が愛する動物を検索して再会できる効率と精度を高めることを目的としている。
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