論文の概要: Leveraging Habitat Information for Fine-grained Bird Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14999v1
• Date: Fri, 22 Dec 2023 16:23:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 20:25:10.902795
• Title: Leveraging Habitat Information for Fine-grained Bird Identification
• Title（参考訳）: きめ細かい鳥の識別のためのハビタット情報の活用
• Authors: Tin Nguyen, Anh Nguyen
• Abstract要約: 我々は鳥類学者によって鳥類を識別する4つの主要な方法の1つである生息地情報を現代の鳥類分類器に組み込むことを最初に検討した。 我々は、下流の鳥のデータセットに基づいて訓練されたCNNとViTと、オリジナルのマルチモーダルCLIPの2つの主要なモデルタイプに焦点を当てる。 CNNとViTを生息地データでトレーニングすると、NABirdsとCUB-200で最大0.83点、+0.23点が改善される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.392299539811761
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traditional bird classifiers mostly rely on the visual characteristics of birds. Some prior works even train classifiers to be invariant to the background, completely discarding the living environment of birds. Instead, we are the first to explore integrating habitat information, one of the four major cues for identifying birds by ornithologists, into modern bird classifiers. We focus on two leading model types: (1) CNNs and ViTs trained on the downstream bird datasets; and (2) original, multi-modal CLIP. Training CNNs and ViTs with habitat-augmented data results in an improvement of up to +0.83 and +0.23 points on NABirds and CUB-200, respectively. Similarly, adding habitat descriptors to the prompts for CLIP yields a substantial accuracy boost of up to +0.99 and +1.1 points on NABirds and CUB-200, respectively. We find consistent accuracy improvement after integrating habitat features into the image augmentation process and into the textual descriptors of vision-language CLIP classifiers. Code is available at: https://anonymous.4open.science/r/reasoning-8B7E/.
• Abstract（参考訳）: 従来の鳥分類器は、主に鳥の視覚特性に依存している。 以前の作品の中には、背景に不変な分類器を訓練し、鳥類の生活環境を完全に破棄するものもある。 その代わり、私たちは鳥類学者によって鳥類を識別する4つの主要な方法の1つである生息地情報を現代の鳥類分類器に統合する研究を初めて行った。 1)下流の鳥のデータセットに基づいて訓練されたCNNとViT,(2)オリジナルでマルチモーダルなCLIPである。 CNNとViTを生息地データでトレーニングすると、NABirdsとCUB-200で最大0.83点、+0.23点が改善される。 同様に、CLIPのプロンプトに生息地記述子を追加すると、NABirdsとCUB-200で最大0.99と+1.1ポイントの精度が向上する。 画像拡張プロセスと視覚言語CLIP分類器のテキスト記述子に環境特徴を統合することにより,一貫した精度の向上が得られた。 コードは、https://anonymous.4open.science/r/reasoning-8B7E/で入手できる。

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