Fugu-MT 論文翻訳(概要): Advanced Vision Transformers and Open-Set Learning for Robust Mosquito Classification: A Novel Approach to Entomological Studies

論文の概要: Advanced Vision Transformers and Open-Set Learning for Robust Mosquito Classification: A Novel Approach to Entomological Studies

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06457v2
Date: Mon, 4 Nov 2024 13:43:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-08 11:26:46.660534
Title: Advanced Vision Transformers and Open-Set Learning for Robust Mosquito Classification: A Novel Approach to Entomological Studies
Title（参考訳）: ロバストモスキート分類のための高度な視覚変換器とオープンセット学習 : 昆虫学の新しいアプローチ
Authors: Ahmed Akib Jawad Karim, Muhammad Zawad Mahmud, Riasat Khan,
Abstract要約: この研究は、視覚変換器とオープンセット学習技術を活用することにより、蚊の分類に革新的なアプローチを示す。トランスフォーマーベースのディープラーニングモデルと包括的データ拡張と事前処理メソッドを統合する新しいフレームワークが導入された。このフレームワークは、蚊や人間に類似した昆虫のような目に見えないクラスを、オープンセットの学習によって扱えるようにすることで、実用性をさらに高めている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Mosquito-related diseases pose a significant threat to global public health, necessitating efficient and accurate mosquito classification for effective surveillance and control. This work presents an innovative approach to mosquito classification by leveraging state-of-the-art vision transformers and open-set learning techniques. A novel framework has been introduced that integrates Transformer-based deep learning models with comprehensive data augmentation and preprocessing methods, enabling robust and precise identification of ten mosquito species. The Swin Transformer model achieves the best performance for traditional closed-set learning with 99.80% accuracy and 0.998 F1 score. The lightweight MobileViT technique attains an almost similar accuracy of 98.90% with significantly reduced parameters and model complexities. Next, the applied deep learning models' adaptability and generalizability in a static environment have been enhanced by using new classes of data samples during the inference stage that have not been included in the training set. The proposed framework's ability to handle unseen classes like insects similar to mosquitoes, even humans, through open-set learning further enhances its practical applicability by employing the OpenMax technique and Weibull distribution. The traditional CNN model, Xception, outperforms the latest transformer with higher accuracy and F1 score for open-set learning. The study's findings highlight the transformative potential of advanced deep-learning architectures in entomology, providing a strong groundwork for future research and development in mosquito surveillance and vector control. The implications of this work extend beyond mosquito classification, offering valuable insights for broader ecological and environmental monitoring applications.
Abstract（参考訳）: モスキート関連疾患は世界の公衆衛生にとって重大な脅威となり、効果的な監視と管理のために効率よく正確な蚊の分類を必要とする。この研究は、最先端の視覚変換器とオープンセット学習技術を活用することにより、蚊の分類に革新的なアプローチを示す。トランスフォーマーをベースとしたディープラーニングモデルと包括的データ拡張および前処理手法を統合し、蚊10種の堅牢かつ正確な識別を可能にする新しいフレームワークが導入された。 Swin Transformerモデルは99.80%の精度と0.998 F1スコアで従来のクローズドセット学習において最高の性能を達成する。軽量のMobileViT技術は、パラメータとモデルの複雑さを著しく減らし、ほぼ同様の精度で98.90%に達する。次に、静的環境における応用ディープラーニングモデルの適応性と一般化性は、トレーニングセットに含まれていない推論段階において、新しいデータサンプルのクラスを使用することによって向上した。オープンセット学習により、蚊や人間に類似した昆虫のような目に見えないクラスを扱えるフレームワークは、OpenMax技術とWeibull分布を用いることで、その実用性をさらに向上させる。従来のCNNモデルであるXceptionは、より正確でF1スコアのオープンセット学習で最新のトランスフォーマーを上回っている。この研究は、昆虫学における先進的なディープラーニングアーキテクチャの変革の可能性を強調し、蚊の監視とベクターコントロールにおける将来の研究と開発のための強力な基盤を提供する。この研究の意義は蚊の分類を超えて、より広範囲の生態・環境モニタリングアプリケーションに有用な洞察を与えている。

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