論文の概要: A benchmark for computational analysis of animal behavior, using
animal-borne tags
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10740v1
- Date: Thu, 18 May 2023 06:20:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-19 16:31:40.937383
- Title: A benchmark for computational analysis of animal behavior, using
animal-borne tags
- Title（参考訳）: 動物由来タグを用いた動物行動の計算分析のためのベンチマーク
- Authors: Benjamin Hoffman, Maddie Cusimano, Vittorio Baglione, Daniela
Canestrari, Damien Chevallier, Dominic L. DeSantis, Lor\`ene Jeantet, Monique
A. Ladds, Takuya Maekawa, Vicente Mata-Silva, V\'ictor Moreno-Gonz\'alez, Eva
Trapote, Outi Vainio, Antti Vehkaoja, Ken Yoda, Katherine Zacarian, Ari
Friedlaender, Christian Rutz
- Abstract要約: 動物由来のセンサー(バイオログ)は、運動と環境のデータ群を記録できる。
この領域で異なる機械学習技術を比較するための標準は存在しない。
本稿では,行動アノテーション,標準化されたモデリングタスク,評価指標を備えたデータセットの集合であるBio-logger Ethogram Benchmark(BEBE)を紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.101378038375309
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Animal-borne sensors ('bio-loggers') can record a suite of kinematic and
environmental data, which can elucidate animal ecophysiology and improve
conservation efforts. Machine learning techniques are useful for interpreting
the large amounts of data recorded by bio-loggers, but there exists no standard
for comparing the different machine learning techniques in this domain. To
address this, we present the Bio-logger Ethogram Benchmark (BEBE), a collection
of datasets with behavioral annotations, standardized modeling tasks, and
evaluation metrics. BEBE is to date the largest, most taxonomically diverse,
publicly available benchmark of this type, and includes 1654 hours of data
collected from 149 individuals across nine taxa. We evaluate the performance of
ten different machine learning methods on BEBE, and identify key challenges to
be addressed in future work. Datasets, models, and evaluation code are made
publicly available at https://github.com/earthspecies/BEBE, to enable community
use of BEBE as a point of comparison in methods development.
- Abstract（参考訳）: 動物を媒介とするセンサー(バイオログ)は、動物生態学を解明し、保護活動を改善するための運動と環境のデータ群を記録できる。
機械学習技術は、バイオロガーが記録する大量のデータを解釈するのに有用であるが、この分野の異なる機械学習技術を比較する基準は存在しない。
そこで本研究では,bilogger ethogram benchmark (bebe),行動アノテーション付きデータセットの集合,標準化されたモデリングタスク,評価メトリクスを提案する。
BEBEは現在、このタイプの最も大きく、最も多様で、一般に公開されているベンチマークであり、9つの分類群で149人の個人から収集された1654時間のデータを含んでいる。
我々は,bebeにおける10種類の機械学習手法の性能を評価し,今後の課題を明らかにする。
データセット、モデル、評価コードはhttps://github.com/earthspecies/BEBEで公開されている。
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