論文の概要: Insect-Foundation: A Foundation Model and Large-scale 1M Dataset for
Visual Insect Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15206v1
- Date: Sun, 26 Nov 2023 06:17:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-28 19:01:15.108200
- Title: Insect-Foundation: A Foundation Model and Large-scale 1M Dataset for
Visual Insect Understanding
- Title（参考訳）: Insect-Foundation: Visual Insect Understandingのための基盤モデルと大規模100万データセット
- Authors: Hoang-Quan Nguyen, Thanh-Dat Truong, Xuan Bac Nguyen, Ashley Dowling,
Xin Li, Khoa Luu
- Abstract要約: 現在のマシンビジョンモデルは、高いパフォーマンスを達成するために大量のデータを必要とする。
世界で約550万種の昆虫が生息している。
Insect-1M'データセットは,昆虫に関する基礎モデルトレーニングに革命をもたらすことを意図したゲーム変更リソースである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.300183316573882
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In precision agriculture, the detection and recognition of insects play an
essential role in the ability of crops to grow healthy and produce a
high-quality yield. The current machine vision model requires a large volume of
data to achieve high performance. However, there are approximately 5.5 million
different insect species in the world. None of the existing insect datasets can
cover even a fraction of them due to varying geographic locations and
acquisition costs. In this paper, we introduce a novel ``Insect-1M'' dataset, a
game-changing resource poised to revolutionize insect-related foundation model
training. Covering a vast spectrum of insect species, our dataset, including 1
million images with dense identification labels of taxonomy hierarchy and
insect descriptions, offers a panoramic view of entomology, enabling foundation
models to comprehend visual and semantic information about insects like never
before. Then, to efficiently establish an Insect Foundation Model, we develop a
micro-feature self-supervised learning method with a Patch-wise Relevant
Attention mechanism capable of discerning the subtle differences among insect
images. In addition, we introduce Description Consistency loss to improve
micro-feature modeling via insect descriptions. Through our experiments, we
illustrate the effectiveness of our proposed approach in insect modeling and
achieve State-of-the-Art performance on standard benchmarks of insect-related
tasks. Our Insect Foundation Model and Dataset promise to empower the next
generation of insect-related vision models, bringing them closer to the
ultimate goal of precision agriculture.
- Abstract（参考訳）: 精密農業において、昆虫の検出と認識は、作物が健康に育ち、高品質な収量を生み出す能力において重要な役割を果たす。
現在のマシンビジョンモデルは、高いパフォーマンスを達成するために大量のデータを必要とする。
しかし、世界中で約550万種の昆虫が生息している。
既存の昆虫のデータセットは、地理的に異なる場所と取得コストのために、そのわずかしかカバーできない。
本稿では,昆虫に関する基礎モデルトレーニングに革命をもたらすゲーム変換リソースである'Insect-1M''データセットを紹介する。
私たちのデータセットは昆虫の幅広い範囲をカバーしており、100万枚の画像に分類階層と昆虫の記述の密接な識別ラベルがあり、昆虫学のパノラマ的なビューを提供しています。
そこで本研究では,昆虫画像間の微妙な相違を識別できるパッチワイド関連注意機構を備えた,微小機能自己教師型学習法を開発した。
さらに,昆虫記述による微小機能モデリングを改善するために,記述一貫性損失を導入する。
本研究は,昆虫モデルにおける提案手法の有効性を実証し,昆虫関連課題の標準ベンチマークにおける最新性能を実現する。
当社の昆虫財団モデルとデータセットは、次世代昆虫関連視覚モデルに力を与え、精密農業の究極の目標に近付くことを約束しています。
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