論文の概要: Deep Learning Pipeline for Automated Visual Moth Monitoring: Insect Localization and Species Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15427v1
• Date: Fri, 28 Jul 2023 09:22:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-31 13:02:23.780150
• Title: Deep Learning Pipeline for Automated Visual Moth Monitoring: Insect Localization and Species Classification
• Title（参考訳）: 視覚自動モニタリングのための深層学習パイプライン:昆虫の局在と種分類
• Authors: Dimitri Korsch, Paul Bodesheim, Joachim Denzler
• Abstract要約: 本稿では,マウススキャナーが捉えた画像を分析するためのディープラーニングパイプラインを提案する。 本研究はまず寄生虫検出装置を用いて個体を局在させ,その後に検出された昆虫の種類を決定する。 我々の検出器は平均精度99.01%に達し、分類器は画像の切り抜きにおいて精度93.13%の精度で200種を識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.423464288613275
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Biodiversity monitoring is crucial for tracking and counteracting adverse trends in population fluctuations. However, automatic recognition systems are rarely applied so far, and experts evaluate the generated data masses manually. Especially the support of deep learning methods for visual monitoring is not yet established in biodiversity research, compared to other areas like advertising or entertainment. In this paper, we present a deep learning pipeline for analyzing images captured by a moth scanner, an automated visual monitoring system of moth species developed within the AMMOD project. We first localize individuals with a moth detector and afterward determine the species of detected insects with a classifier. Our detector achieves up to 99.01% mean average precision and our classifier distinguishes 200 moth species with an accuracy of 93.13% on image cutouts depicting single insects. Combining both in our pipeline improves the accuracy for species identification in images of the moth scanner from 79.62% to 88.05%.
• Abstract（参考訳）: 生物多様性モニタリングは、人口変動の悪さの追跡と対策に不可欠である。 しかし, 自動認識システムはほとんど適用されず, 専門家は手動で生成したデータ量を評価する。 特に、視覚監視のためのディープラーニング手法のサポートは、広告やエンターテイメントといった他の分野と比較して、生物多様性研究にはまだ確立されていない。 本稿では,AMMODプロジェクト内で開発されたマウスの自動視覚モニタリングシステムであるモーススキャナーによる画像解析のためのディープラーニングパイプラインを提案する。 まず, 個体をマス検出器で同定し, その後, 分類器を用いて検出された昆虫の種類を判定する。 この検出器は平均平均精度99.01%に達し、分類器は1匹の昆虫を描写した画像カットアウトの精度93.13%で200種を識別する。 両者をパイプラインに組み合わせることで、モーススキャナの画像中の種同定の精度が79.62%から88.05%に向上する。

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