論文の概要: Pytorch-Wildlife: A Collaborative Deep Learning Framework for Conservation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12930v3
• Date: Mon, 1 Jul 2024 18:22:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 06:59:27.470209
• Title: Pytorch-Wildlife: A Collaborative Deep Learning Framework for Conservation
• Title（参考訳）: Pytorch-Wildlife: 保全のための協調的なディープラーニングフレームワーク
• Authors: Andres Hernandez, Zhongqi Miao, Luisa Vargas, Rahul Dodhia, Pablo Arbelaez, Juan M. Lavista Ferres,
• Abstract要約: Pytorch-Wildlifeは、PyTorch上に開発されたオープンソースのディープラーニングプラットフォームである。 強力なAIモデルの作成、修正、共有のために設計されている。 アマゾン・レインフォレストにおける動物分類モデルの訓練や、ガラパゴス諸島における侵入性オポッサムの認識に利用されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.398321822545263
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The alarming decline in global biodiversity, driven by various factors, underscores the urgent need for large-scale wildlife monitoring. In response, scientists have turned to automated deep learning methods for data processing in wildlife monitoring. However, applying these advanced methods in real-world scenarios is challenging due to their complexity and the need for specialized knowledge, primarily because of technical challenges and interdisciplinary barriers. To address these challenges, we introduce Pytorch-Wildlife, an open-source deep learning platform built on PyTorch. It is designed for creating, modifying, and sharing powerful AI models. This platform emphasizes usability and accessibility, making it accessible to individuals with limited or no technical background. It also offers a modular codebase to simplify feature expansion and further development. Pytorch-Wildlife offers an intuitive, user-friendly interface, accessible through local installation or Hugging Face, for animal detection and classification in images and videos. As two real-world applications, Pytorch-Wildlife has been utilized to train animal classification models for species recognition in the Amazon Rainforest and for invasive opossum recognition in the Galapagos Islands. The Opossum model achieves 98% accuracy, and the Amazon model has 92% recognition accuracy for 36 animals in 90% of the data. As Pytorch-Wildlife evolves, we aim to integrate more conservation tasks, addressing various environmental challenges. Pytorch-Wildlife is available at https://github.com/microsoft/CameraTraps.
• Abstract（参考訳）: 様々な要因によって引き起こされた世界の生物多様性の急激な減少は、大規模な野生生物モニタリングの緊急の必要性を浮き彫りにしている。 これに対し、科学者は野生生物のモニタリングにおいて、データ処理のための自動化されたディープラーニング手法に目を向けた。 しかし、これらの高度な手法を現実のシナリオに適用することは、その複雑さと専門知識の必要性により、主に技術的な課題と学際的障壁のために困難である。 これらの課題に対処するために、PyTorch上に構築されたオープンソースのディープラーニングプラットフォームであるPytorch-Wildlifeを紹介します。 強力なAIモデルの作成、修正、共有のために設計されている。 このプラットフォームはユーザビリティとアクセシビリティを重視しており、技術的背景が限られている個人でもアクセス可能である。 また、機能拡張とさらなる開発を簡単にするためのモジュール化されたコードベースも提供する。 Pytorch-Wildlifeは直感的でユーザフレンドリなインターフェースを提供し、画像やビデオの動物検出と分類のために、ローカルインストールまたはHugging Faceを通じてアクセスすることができる。 現実世界の2つの応用として、Pytorch-Wildlifeは、アマゾン熱帯雨林での動物分類モデルの訓練や、ガラパゴス諸島での侵入性オポッサムの認識に利用されている。 Opossumモデルは98%の精度で、Amazonモデルはデータの90%で36匹の動物に対して92%の精度で認識する。 Pytorch-Wildlifeが進化するにつれて、環境問題に対処しながら、より多くの保全タスクを統合することを目指しています。 Pytorch-Wildlifeはhttps://github.com/microsoft/CameraTraps.comで公開されている。

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