論文の概要: Bringing Back the Context: Camera Trap Species Identification as Link Prediction on Multimodal Knowledge Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00608v4
- Date: Sun, 23 Jun 2024 02:38:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-26 02:32:50.655153
- Title: Bringing Back the Context: Camera Trap Species Identification as Link Prediction on Multimodal Knowledge Graphs
- Title（参考訳）: コンテキストを取り戻す:マルチモーダル知識グラフのリンク予測としてのカメラトラップ種別同定
- Authors: Vardaan Pahuja, Weidi Luo, Yu Gu, Cheng-Hao Tu, Hong-You Chen, Tanya Berger-Wolf, Charles Stewart, Song Gao, Wei-Lun Chao, Yu Su,
- Abstract要約: カメラトラップは生物多様性の監視と保護のために動物生態学において貴重な道具である。
画像は自然に異質な形態の文脈に関連付けられており、おそらくは様々である。
マルチモーダル知識グラフにおけるリンク予測として種分類を再構成する新しい枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.22129440376567
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Camera traps are valuable tools in animal ecology for biodiversity monitoring and conservation. However, challenges like poor generalization to deployment at new unseen locations limit their practical application. Images are naturally associated with heterogeneous forms of context possibly in different modalities. In this work, we leverage the structured context associated with the camera trap images to improve out-of-distribution generalization for the task of species identification in camera traps. For example, a photo of a wild animal may be associated with information about where and when it was taken, as well as structured biology knowledge about the animal species. While typically overlooked by existing work, bringing back such context offers several potential benefits for better image understanding, such as addressing data scarcity and enhancing generalization. However, effectively integrating such heterogeneous context into the visual domain is a challenging problem. To address this, we propose a novel framework that reformulates species classification as link prediction in a multimodal knowledge graph (KG). This framework seamlessly integrates various forms of multimodal context for visual recognition. We apply this framework for out-of-distribution species classification on the iWildCam2020-WILDS and Snapshot Mountain Zebra datasets and achieve competitive performance with state-of-the-art approaches. Furthermore, our framework successfully incorporates biological taxonomy for improved generalization and enhances sample efficiency for recognizing under-represented species.
- Abstract（参考訳）: カメラトラップは生物多様性の監視と保護のために動物生態学において貴重な道具である。
しかし、新しい見えない場所でのデプロイメントへの一般化の欠如のような課題は、実用的応用を制限する。
画像は自然に異質な形態の文脈に関連付けられており、おそらくは様々である。
本研究では,カメラトラップ画像に付随する構造的コンテキストを利用して,カメラトラップの種識別作業における分布外一般化を改善する。
例えば、野生動物の写真は、どこでいつ撮影されたかの情報と、動物種に関する構造化された生物学知識に関連付けられている可能性がある。
通常、既存の作業で見過ごされるが、そのようなコンテキストを復活させることは、データの不足への対処や一般化の強化など、画像理解の改善にいくつかの潜在的なメリットをもたらす。
しかし、このような異種コンテキストを視覚領域に効果的に統合することは難しい問題である。
そこで本研究では,種分類をリンク予測として再編成する新しい枠組みを提案する。
このフレームワークは視覚認識のための様々な形態のマルチモーダルコンテキストをシームレスに統合する。
本フレームワークをiWildCam2020-WILDSおよびSnapshot Mountain Zebraデータセットの分布外種分類に適用し,最先端のアプローチによる競合性能を実現する。
さらに,本フレームワークは,生物分類学を応用して一般化を向上し,外来種認識のための標本効率を向上させる。
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