論文の概要: A Model Generalization Study in Localizing Indoor Cows with COw LOcalization (COLO) dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20372v1
- Date: Mon, 29 Jul 2024 18:49:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-31 18:58:28.610101
- Title: A Model Generalization Study in Localizing Indoor Cows with COw LOcalization (COLO) dataset
- Title（参考訳）: Cow LOcalization(COLO)データセットを用いた屋内牛の局所化に関するモデル一般化研究
- Authors: Mautushi Das, Gonzalo Ferreira, C. P. James Chen,
- Abstract要約: 本研究は,牛肉検出用YOLOv8モデルとYOLOv9モデルの屋内フリーストール納屋環境における一般化能力について検討した。
1)照明条件やカメラアングルの変化によりモデル一般化が等しく影響を受けること,(2)高次モデル複雑性はより優れた一般化性能を保証すること,(3)関連するタスクで訓練されたカスタム初期重み付き微調整は検出タスクに常に利点をもたらすこと,の3つの主要な仮説を考察する。
- 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: Precision livestock farming (PLF) increasingly relies on advanced object localization techniques to monitor livestock health and optimize resource management. This study investigates the generalization capabilities of YOLOv8 and YOLOv9 models for cow detection in indoor free-stall barn settings, focusing on varying training data characteristics such as view angles and lighting, and model complexities. Leveraging the newly released public dataset, COws LOcalization (COLO) dataset, we explore three key hypotheses: (1) Model generalization is equally influenced by changes in lighting conditions and camera angles; (2) Higher model complexity guarantees better generalization performance; (3) Fine-tuning with custom initial weights trained on relevant tasks always brings advantages to detection tasks. Our findings reveal considerable challenges in detecting cows in images taken from side views and underscore the importance of including diverse camera angles in building a detection model. Furthermore, our results emphasize that higher model complexity does not necessarily lead to better performance. The optimal model configuration heavily depends on the specific task and dataset. Lastly, while fine-tuning with custom initial weights trained on relevant tasks offers advantages to detection tasks, simpler models do not benefit similarly from this approach. It is more efficient to train a simple model with pre-trained weights without relying on prior relevant information, which can require intensive labor efforts. Future work should focus on adaptive methods and advanced data augmentation to improve generalization and robustness. This study provides practical guidelines for PLF researchers on deploying computer vision models from existing studies, highlights generalization issues, and contributes the COLO dataset containing 1254 images and 11818 cow instances for further research.
- Abstract（参考訳）: 精密家畜農業(PLF)は、家畜の健康をモニターし、資源管理を最適化するために、高度なオブジェクトローカライゼーション技術に依存している。
本研究は, 屋内フリーストールバーン環境下での牛肉検出におけるYOLOv8モデルとYOLOv9モデルの一般化能力について検討し, 視角や照度, モデル複雑度などの各種トレーニングデータ特性に着目した。
新たにリリースされた公開データセットであるCOLO(COws LOcalization)データセットを活用することで、(1)照明条件やカメラアングルの変化によってモデル一般化が等しく影響される、(2)高次モデル複雑性により一般化性能が向上する、(3)関連するタスクでトレーニングされたカスタム初期重みによる微調整は、常に検出タスクに利点をもたらす、という3つの重要な仮説を探求する。
本研究は, 画像中の牛を横から撮影し, 様々なカメラアングルが検出モデルの構築において重要であることを明らかにする。
さらに、我々の結果は、より高いモデル複雑さが必ずしもより良いパフォーマンスをもたらすとは限らないことを強調しています。
最適なモデル構成は、特定のタスクとデータセットに大きく依存します。
最後に、関連するタスクでトレーニングされたカスタム初期重みによる微調整は、検出タスクの利点を提供するが、より単純なモデルはこのアプローチから同様に恩恵を受けない。
集中的な労働力を要する事前の情報に頼ることなく、事前訓練された重量で単純なモデルを訓練することがより効率的である。
今後の作業は、一般化と堅牢性を改善するために、適応的な方法と高度なデータ拡張に焦点を当てるべきである。
本研究は,既存の研究からコンピュータビジョンモデルをデプロイするための実践的ガイドラインを提供するとともに,一般化問題を強調し,1254の画像と11818頭の牛のインスタンスを含むCOLOデータセットをコントリビュートし,さらなる研究を行った。
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