論文の概要: Image-Based Leopard Seal Recognition: Approaches and Challenges in Current Automated Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07269v1
- Date: Wed, 14 Aug 2024 03:35:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-15 14:25:39.940536
- Title: Image-Based Leopard Seal Recognition: Approaches and Challenges in Current Automated Systems
- Title（参考訳）: 画像に基づくLeopardシール認識:現在の自動化システムにおけるアプローチと課題
- Authors: Jorge Yero Salazar, Pablo Rivas, Renato Borras-Chavez, Sarah Kienle,
- Abstract要約: 本稿では,従来の写真を用いた自然の生息地におけるアザラシ認識の課題と進歩について考察する。
ヒョウアザラシ EmphHydrurga leptonyx は南極の生態系において重要な種である。
機械学習の出現、特にビジョントランスフォーマーの応用は、種のモニタリングにおける効率性と精度の新しい時代を告げている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper examines the challenges and advancements in recognizing seals within their natural habitats using conventional photography, underscored by the emergence of machine learning technologies. We used the leopard seal, \emph{Hydrurga leptonyx}, a key species within Antarctic ecosystems, to review the different available methods found. As apex predators, Leopard seals are characterized by their significant ecological role and elusive nature so studying them is crucial to understand the health of their ecosystem. Traditional methods of monitoring seal species are often constrained by the labor-intensive and time-consuming processes required for collecting data, compounded by the limited insights these methods provide. The advent of machine learning, particularly through the application of vision transformers, heralds a new era of efficiency and precision in species monitoring. By leveraging state-of-the-art approaches in detection, segmentation, and recognition within digital imaging, this paper presents a synthesis of the current landscape, highlighting both the cutting-edge methodologies and the predominant challenges faced in accurately identifying seals through photographic data.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習技術の出現を背景として,従来の写真を用いた自然の生息地におけるアザラシ認識の課題と進歩について考察する。
南極の生態系における重要な種であるヒョウアザラシ \emph{Hydrurga leptonyx} を用いて、発見された様々な方法について検討した。
アペックス捕食者として、レオパルドのアザラシは生態系の健康を理解するのに不可欠である。
従来のアザラシのモニタリング方法は、データ収集に必要な労働集約的かつ時間を要するプロセスによって制約されることが多い。
機械学習の出現、特にビジョントランスフォーマーの応用は、種のモニタリングにおける効率性と精度の新しい時代を告げている。
本稿では,デジタル画像における検出,セグメンテーション,認識における最先端のアプローチを活用することで,最先端の手法と写真データによるアザラシの正確な識別に直面する主な課題を取り上げ,現在の景観の合成について述べる。
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