論文の概要: Enhancing Understanding Through Wildlife Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11112v1
• Date: Fri, 17 May 2024 22:28:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 19:27:00.766130
• Title: Enhancing Understanding Through Wildlife Re-Identification
• Title（参考訳）: 野生生物の再同定による理解の促進
• Authors: J. Buitenhuis,
• Abstract要約: 複数のデータセット上で複数のモデルの性能を解析する。 分類のためにトレーニングされたメトリクスを使用し、次に出力層を取り除き、第2の最終層を埋め込みとして使用することは、学習の戦略として成功しなかったことが分かりました。 DCNNSはいくつかのデータセットでは良好に動作したが、他のデータセットではうまく動作しなかった。 LightGBMは過度に過度に適合しており、測定基準として正確性を使用して全てのペアで訓練および評価を行う場合、定型モデルよりも著しくは優れていなかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We explore the field of wildlife re-identification by implementing an MLP from scratch using NumPy, A DCNN using Keras, and a binary classifier with LightGBM for the purpose of learning for an assignment. Analyzing the performance of multiple models on multiple datasets. We attempt to replicate prior research in metric learning for wildlife re-identification. Firstly, we find that the usage of MLPs trained for classification, then removing the output layer and using the second last layer as an embedding was not a successful strategy for similar learning; it seems like losses designed for embeddings such as triplet loss are required. The DCNNS performed well on some datasets but poorly on others, which did not align with findings in previous literature. The LightGBM classifier overfitted too heavily and was not significantly better than a constant model when trained and evaluated on all pairs using accuracy as a metric. The technical implementations used seem to match standards according to comparisons with documentation examples and good results on certain datasets. However, there is still more to explore in regards to being able to fully recreate past literature.
• Abstract（参考訳）: 我々は,NumPy,Kerasを用いたDCNN,およびLightGBMを用いた2値分類器をスクラッチから実装することにより,野生生物の再同定の分野を探究する。 複数のデータセット上で複数のモデルのパフォーマンスを分析する。 野生生物の再同定のための計量学習における先行研究を再現しようと試みる。 まず、分類のために訓練されたMLPを除去し、次に出力層を除去し、第2の最終層を埋め込みとして使用することは、類似した学習戦略としては成功しなかったことが判明し、三重項損失のような埋め込みのために設計された損失が要求される。 DCNNSはいくつかのデータセットでは良好に動作したが、他のデータセットではうまく動作しなかった。 LightGBM分類器は過度に過度に適合しており、精度を基準として全てのペアを訓練・評価する際には定型モデルよりも大幅に優れていなかった。 使用した技術的実装は、ドキュメントの例と特定のデータセットのよい結果との比較によって、標準と一致しているように思われる。 しかし、過去の文学を完全に再現できることについては、まだ探究する余地が残っている。

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