論文の概要: SeaTurtleID2022: A long-span dataset for reliable sea turtle re-identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05524v2
- Date: Tue, 30 Apr 2024 14:50:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-01 19:47:42.907400
- Title: SeaTurtleID2022: A long-span dataset for reliable sea turtle re-identification
- Title（参考訳）: SeaTurtleID2022: 信頼性の高いウミガメ再同定のための長期データセット
- Authors: Lukáš Adam, Vojtěch Čermák, Kostas Papafitsoros, Lukáš Picek,
- Abstract要約: 本稿は、野生で撮影された海亀写真(SeaTurtleID2022)を用いた、最初の大規模な長期データセットを紹介する。
データセットには、13年以内に収集された438人の個人の写真8729枚が含まれている。
標準的な「ランダム」分割の代わりに、データセットは2つの現実的で生態学的に動機づけられた分割を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper introduces the first public large-scale, long-span dataset with sea turtle photographs captured in the wild -- SeaTurtleID2022 (https://www.kaggle.com/datasets/wildlifedatasets/seaturtleid2022). The dataset contains 8729 photographs of 438 unique individuals collected within 13 years, making it the longest-spanned dataset for animal re-identification. All photographs include various annotations, e.g., identity, encounter timestamp, and body parts segmentation masks. Instead of standard "random" splits, the dataset allows for two realistic and ecologically motivated splits: (i) a time-aware closed-set with training, validation, and test data from different days/years, and (ii) a time-aware open-set with new unknown individuals in test and validation sets. We show that time-aware splits are essential for benchmarking re-identification methods, as random splits lead to performance overestimation. Furthermore, a baseline instance segmentation and re-identification performance over various body parts is provided. Finally, an end-to-end system for sea turtle re-identification is proposed and evaluated. The proposed system based on Hybrid Task Cascade for head instance segmentation and ArcFace-trained feature-extractor achieved an accuracy of 86.8%.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,野生で撮影されたシータートルID2022(https://www.kaggle.com/datasets/wildlifedatasets/seaturtleid2022)を用いた,最初の大規模・長期データセットを紹介する。
このデータセットには、13年以内に収集された438個体の8729枚の写真が含まれており、動物の再同定のための最長のデータセットとなっている。
すべての写真には、例えば、アイデンティティ、出会うタイムスタンプ、身体部分のセグメンテーションマスクなど、さまざまなアノテーションが含まれている。
標準的な「ランダム」分割の代わりに、データセットは2つの現実的で生態学的に動機づけられた分割を可能にします。
一 異なる日毎の訓練、検証及び試験データを付した時間対応クローズセット
(ii)テストおよび検証セットにおいて、新しい未知の個人とタイムアウェアのオープンセット。
乱数分割が性能過大評価につながるため、再同定手法のベンチマークには時間認識分割が不可欠であることを示す。
さらに、各種本体部に対するベースラインインスタンスセグメンテーション及び再識別性能を提供する。
最後に,ウミガメ再同定のためのエンドツーエンドシステムを提案し,評価した。
ヘッドインスタンスセグメンテーションのためのHybrid Task Cascadeに基づくシステムとArcFaceで訓練した特徴抽出器は86.8%の精度を実現した。
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