論文の概要: A machine learning pipeline for automated insect monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13031v1
• Date: Tue, 18 Jun 2024 19:51:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-22 00:18:18.516138
• Title: A machine learning pipeline for automated insect monitoring
• Title（参考訳）: 自動昆虫監視のための機械学習パイプライン
• Authors: Aditya Jain, Fagner Cunha, Michael Bunsen, Léonard Pasi, Anna Viklund, Maxim Larrivée, David Rolnick,
• Abstract要約: カメラトラップは、これまでは地上の脊椎動物をモニタリングするために用いられていました。 われわれは、カメラトラップによるマウスの自動監視のための、完全なオープンソースの機械学習ベースのソフトウェアパイプラインについて説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.034158815607128
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Climate change and other anthropogenic factors have led to a catastrophic decline in insects, endangering both biodiversity and the ecosystem services on which human society depends. Data on insect abundance, however, remains woefully inadequate. Camera traps, conventionally used for monitoring terrestrial vertebrates, are now being modified for insects, especially moths. We describe a complete, open-source machine learning-based software pipeline for automated monitoring of moths via camera traps, including object detection, moth/non-moth classification, fine-grained identification of moth species, and tracking individuals. We believe that our tools, which are already in use across three continents, represent the future of massively scalable data collection in entomology.
• Abstract（参考訳）: 気候変動やその他の人為的要因は、昆虫の壊滅的な減少をもたらし、生物多様性と人間の社会が依存する生態系サービスの両方を危険にさらしている。 しかし、昆虫の豊富さに関するデータは、いまだに不十分である。 カメラトラップは、これまでは地上の脊椎動物をモニタリングするために用いられていました。 我々は、オブジェクト検出、モト/非モト分類、モト種のきめ細かい識別、個人追跡を含む、カメラトラップによるモトの自動監視のための、完全でオープンソースの機械学習ベースのソフトウェアパイプラインについて説明する。 すでに3つの大陸で使われている私たちのツールは、エンコロジーにおける大規模でスケーラブルなデータ収集の未来を表していると考えています。

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