論文の概要: Prawn Morphometrics and Weight Estimation from Images using Deep
Learning for Landmark Localization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07732v1
- Date: Sat, 15 Jul 2023 07:05:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-18 18:06:54.472283
- Title: Prawn Morphometrics and Weight Estimation from Images using Deep
Learning for Landmark Localization
- Title（参考訳）: ランドマーク定位のための深層学習によるエビの形態計測と画像からの重量推定
- Authors: Alzayat Saleh, Md Mehedi Hasan, Herman W Raadsma, Mehar S Khatkar,
Dean R Jerry, and Mostafa Rahimi Azghadi
- Abstract要約: 我々は,黒トラエビ(Penaeus monodon)をモデル甲殻類として,体重推定と形態計測を自動化するための新しい手法を開発した。
形態計測解析では,検出されたランドマークを用いて5つの重要なエビ形質を抽出した。
実験の結果,新しいDL手法は,精度,堅牢性,効率の点で,既存のDL手法よりも優れていることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.778518997767646
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Accurate weight estimation and morphometric analyses are useful in
aquaculture for optimizing feeding, predicting harvest yields, identifying
desirable traits for selective breeding, grading processes, and monitoring the
health status of production animals. However, the collection of phenotypic data
through traditional manual approaches at industrial scales and in real-time is
time-consuming, labour-intensive, and prone to errors. Digital imaging of
individuals and subsequent training of prediction models using Deep Learning
(DL) has the potential to rapidly and accurately acquire phenotypic data from
aquaculture species. In this study, we applied a novel DL approach to automate
weight estimation and morphometric analysis using the black tiger prawn
(Penaeus monodon) as a model crustacean. The DL approach comprises two main
components: a feature extraction module that efficiently combines low-level and
high-level features using the Kronecker product operation; followed by a
landmark localization module that then uses these features to predict the
coordinates of key morphological points (landmarks) on the prawn body. Once
these landmarks were extracted, weight was estimated using a weight regression
module based on the extracted landmarks using a fully connected network. For
morphometric analyses, we utilized the detected landmarks to derive five
important prawn traits. Principal Component Analysis (PCA) was also used to
identify landmark-derived distances, which were found to be highly correlated
with shape features such as body length, and width. We evaluated our approach
on a large dataset of 8164 images of the Black tiger prawn (Penaeus monodon)
collected from Australian farms. Our experimental results demonstrate that the
novel DL approach outperforms existing DL methods in terms of accuracy,
robustness, and efficiency.
- Abstract（参考訳）: 正確な重量推定と形態計測分析は、摂餌の最適化、収穫収量予測、選択的繁殖のための望ましい形質の同定、採食過程、生産動物の健康状態の監視に有用である。
しかしながら、産業規模やリアルタイムにおける従来の手動アプローチによる表現型データの収集は、時間がかかり、労働集約的であり、エラーを起こしやすい。
深層学習(DL)を用いた個体のデジタルイメージングとその後の予測モデルの訓練は、水生生物から表現型データを迅速かつ正確に取得する可能性がある。
本研究では,黒トラエビ(penaeus monodon)をモデル甲殻類として,重量推定と形態計測の自動化に新しいdl法を適用した。
dlアプローチは、クロネッカー製品操作を用いて、低レベルと高レベルの機能を効率的に結合する特徴抽出モジュールと、これらの特徴を用いてエビの体の重要な形態的点(ランドマーク)の座標を予測するランドマークローカライズモジュールの2つの主成分から構成される。
これらのランドマークを抽出した後、完全に接続されたネットワークを用いて抽出されたランドマークに基づいて重量回帰モジュールを用いて重量を推定した。
形態計測解析では,検出されたランドマークを用いて5つの重要なエビ形質を抽出した。
主成分分析 (principal component analysis, pca) はランドマーク由来の距離の同定にも用いられ, 体長, 幅などの形状特徴と高い相関が認められた。
オーストラリアで採集されたクロタイガーエビ(penaeus monodon)の8164画像の大規模データセットについて検討した。
実験の結果,新しいDL手法は,精度,堅牢性,効率の点で既存のDL手法よりも優れていた。
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