論文の概要: Multi-Species Object Detection in Drone Imagery for Population Monitoring of Endangered Animals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00127v1
- Date: Fri, 28 Jun 2024 03:03:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-04 06:20:13.824984
- Title: Multi-Species Object Detection in Drone Imagery for Population Monitoring of Endangered Animals
- Title（参考訳）: 絶滅危惧種の個体群モニタリングのためのドローン画像における多種オブジェクト検出
- Authors: Sowmya Sankaran,
- Abstract要約: 本研究は,動物種を正確に数えるために,ドローン画像の微調整対象検出モデルに焦点を当てた。
私たちは30の異なるモデルをトレーニングし、最大のモデルは4370万のパラメータと365のレイヤを持っていた。
我々はこれらのモデルをJetson Orin Nano上に展開し、ドローンで容易に推測できる低消費電力リアルタイム種検出のデモを行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Animal populations worldwide are rapidly declining, and a technology that can accurately count endangered species could be vital for monitoring population changes over several years. This research focused on fine-tuning object detection models for drone images to create accurate counts of animal species. Hundreds of images taken using a drone and large, openly available drone-image datasets were used to fine-tune machine learning models with the baseline YOLOv8 architecture. We trained 30 different models, with the largest having 43.7 million parameters and 365 layers, and used hyperparameter tuning and data augmentation techniques to improve accuracy. While the state-of-the-art YOLOv8 baseline had only 0.7% accuracy on a dataset of safari animals, our models had 95% accuracy on the same dataset. Finally, we deployed the models on the Jetson Orin Nano for demonstration of low-power real-time species detection for easy inference on drones.
- Abstract（参考訳）: 世界中の動物の個体数は急速に減少しており、絶滅危惧種を正確に数えることができる技術は、数年にわたって個体数の変化を監視するのに欠かせない可能性がある。
本研究は,動物種を正確に数えるために,ドローン画像の微調整対象検出モデルに焦点を当てた。
ドローンを使って撮影した何百もの画像と、公開可能な大規模なドローン画像データセットを使用して、ベースラインのYOLOv8アーキテクチャで機械学習モデルを微調整した。
最大で4370万のパラメータと365のレイヤを持つ30の異なるモデルをトレーニングし、ハイパーパラメータチューニングとデータ拡張技術を使用して精度を向上しました。
最新のYOLOv8ベースラインはサファリ動物のデータセットでは0.7%の精度しか得られなかったが、我々のモデルは同じデータセットでは95%の精度であった。
最後に、Jetson Orin Nanoにモデルをデプロイし、ドローンでの推論を容易にするために、低消費電力のリアルタイム種検出のデモを行いました。
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