論文の概要: Reviving the Context: Camera Trap Species Classification as Link Prediction on Multimodal Knowledge Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00608v5
- Date: Sat, 24 Aug 2024 16:13:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-28 00:36:11.271875
- Title: Reviving the Context: Camera Trap Species Classification as Link Prediction on Multimodal Knowledge Graphs
- Title（参考訳）: コンテキストの復活: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分類
- 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: カメラトラップ画像に関連付けられた構造化コンテキストを利用して,カメラトラップにおける種分類タスクの分布外一般化を促進する。
野生動物の写真は、捕獲された時間と場所の詳細と、動物種に関する構造化された生物学的知識に関連付けられる。
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変換する新しいフレームワークを提案する。
- 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 important tools in animal ecology for biodiversity monitoring and conservation. However, their practical application is limited by issues such as poor generalization to new and unseen locations. Images are typically associated with diverse forms of context, which may exist in different modalities. In this work, we exploit the structured context linked to camera trap images to boost out-of-distribution generalization for species classification tasks in camera traps. For instance, a picture of a wild animal could be linked to details about the time and place it was captured, as well as structured biological knowledge about the animal species. While often overlooked by existing studies, incorporating such context offers several potential benefits for better image understanding, such as addressing data scarcity and enhancing generalization. However, effectively incorporating such heterogeneous context into the visual domain is a challenging problem. To address this, we propose a novel framework that transforms species classification as link prediction in a multimodal knowledge graph (KG). This framework enables the seamless integration of diverse multimodal contexts 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 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全のための動物生態学における重要なツールである。
しかし、それらの実践的応用は、新しい場所や目に見えない場所への一般化の欠如のような問題によって制限されている。
画像は典型的には様々な形態の文脈と結びついており、様々な形態が存在する可能性がある。
本研究では,カメラトラップ画像に関連付けられた構造化コンテキストを利用して,カメラトラップ内の種分類タスクの分布外一般化を促進する。
例えば、野生動物の写真は、捕獲された時間と場所の詳細と、動物種に関する構造化された生物学的知識に関連付けられる。
既存の研究ではしばしば見過ごされるが、そのようなコンテキストを組み込むことは、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利点をもたらす。
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組み込む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,マルチモーダル知識グラフ(KG)に変換する新しいフレームワークを提案する。
このフレームワークは、視覚認識のための多様なマルチモーダルコンテキストのシームレスな統合を可能にする。
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,外来種を認識するためのサンプル効率を向上させる。
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