論文の概要: Deep-learning-powered data analysis in plankton ecology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08500v1
• Date: Fri, 15 Sep 2023 16:04:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-18 14:04:22.226958
• Title: Deep-learning-powered data analysis in plankton ecology
• Title（参考訳）: プランクトン生態学におけるディープラーニングデータ解析
• Authors: Harshith Bachimanchi, Matthew I.M. Pinder, Chlo\'e Robert, Pierre De Wit, Jonathan Havenhand, Alexandra Kinnby, Daniel Midtvedt, Erik Selander, and Giovanni Volpe
• Abstract要約: ディープラーニングアルゴリズムの実装は、プランクトン生態学に新たな視点をもたらした。 深層学習は様々な環境下でプランクトン生物を研究する客観的スキームを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.874825130479174
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The implementation of deep learning algorithms has brought new perspectives to plankton ecology. Emerging as an alternative approach to established methods, deep learning offers objective schemes to investigate plankton organisms in diverse environments. We provide an overview of deep-learning-based methods including detection and classification of phyto- and zooplankton images, foraging and swimming behaviour analysis, and finally ecological modelling. Deep learning has the potential to speed up the analysis and reduce the human experimental bias, thus enabling data acquisition at relevant temporal and spatial scales with improved reproducibility. We also discuss shortcomings and show how deep learning architectures have evolved to mitigate imprecise readouts. Finally, we suggest opportunities where deep learning is particularly likely to catalyze plankton research. The examples are accompanied by detailed tutorials and code samples that allow readers to apply the methods described in this review to their own data.
• Abstract（参考訳）: 深層学習アルゴリズムの実装はプランクトン生態学に新しい視点をもたらした。 確立された方法に対する別のアプローチとして、ディープラーニングは様々な環境でプランクトン生物を調べるための客観的なスキームを提供する。 本稿では,植物・動物プランクトン画像の検出と分類,飼料・水泳行動解析,最後に生態モデルなど,深層学習に基づく手法の概要について述べる。 ディープラーニングは、分析をスピードアップし、人間の実験的バイアスを低減し、再現性を向上させることで、関連する時間的および空間的スケールのデータ取得を可能にする。 また,不正確な読み出しを緩和するために,ディープラーニングアーキテクチャがどのように進化したかを示す。 最後に、深層学習が特にプランクトン研究を触媒する可能性を提案する。 サンプルには詳細なチュートリアルとコードサンプルが添付されており、このレビューで記述されたメソッドを自身のデータに適用することができる。

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