論文の概要: Deep learning-based ecological analysis of camera trap images is impacted by training data quality and size

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14348v1
• Date: Mon, 26 Aug 2024 15:26:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-27 13:31:39.248743
• Title: Deep learning-based ecological analysis of camera trap images is impacted by training data quality and size
• Title（参考訳）: 深層学習に基づくカメラトラップ画像の生態学的解析は、訓練データの品質とサイズに影響を及ぼす
• Authors: Omiros Pantazis, Peggy Bevan, Holly Pringle, Guilherme Braga Ferreira, Daniel J. Ingram, Emily Madsen, Liam Thomas, Dol Raj Thanet, Thakur Silwal, Santosh Rayamajhi, Gabriel Brostow, Oisin Mac Aodha, Kate E. Jones,
• Abstract要約: アフリカサバンナとアジア亜熱帯乾燥林のカメラトラップデータの解析を行った。 我々は、専門家による種同定から得られた重要な生態指標と、深層ニューラルネットワークから生成された指標を比較した。 その結果、モデルアーキテクチャは最小限の影響しか与えないが、大量のノイズとデータセットサイズがこれらの指標に大きく影響していることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.153016596465593
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large wildlife image collections from camera traps are crucial for biodiversity monitoring, offering insights into species richness, occupancy, and activity patterns. However, manual processing of these data is time-consuming, hindering analytical processes. To address this, deep neural networks have been widely adopted to automate image analysis. Despite their growing use, the impact of model training decisions on downstream ecological metrics remains unclear. Here, we analyse camera trap data from an African savannah and an Asian sub-tropical dry forest to compare key ecological metrics derived from expert-generated species identifications with those generated from deep neural networks. We assess the impact of model architecture, training data noise, and dataset size on ecological metrics, including species richness, occupancy, and activity patterns. Our results show that while model architecture has minimal impact, large amounts of noise and reduced dataset size significantly affect these metrics. Nonetheless, estimated ecological metrics are resilient to considerable noise, tolerating up to 10% error in species labels and a 50% reduction in training set size without changing significantly. We also highlight that conventional metrics like classification error may not always be representative of a model's ability to accurately measure ecological metrics. We conclude that ecological metrics derived from deep neural network predictions closely match those calculated from expert labels and remain robust to variations in the factors explored. However, training decisions for deep neural networks can impact downstream ecological analysis. Therefore, practitioners should prioritize creating large, clean training sets and evaluate deep neural network solutions based on their ability to measure the ecological metrics of interest.
• Abstract（参考訳）: カメラトラップからの大規模な野生生物画像収集は、生物多様性の監視に不可欠であり、種の豊かさ、占有率、活動パターンに関する洞察を提供する。 しかし、これらのデータの手作業による処理は時間を要するため、分析プロセスの妨げとなる。 これを解決するために、画像解析を自動化するためにディープニューラルネットワークが広く採用されている。 利用が増えているにもかかわらず、下流の生態指標に対するモデルトレーニングの決定の影響は依然として不明である。 ここでは,アフリカサバンナとアジア亜熱帯乾燥林のカメラトラップデータを分析し,専門家による種同定から得られた重要な生態指標と深層ニューラルネットワークから生成されたカメラトラップデータを比較した。 モデルアーキテクチャ, トレーニングデータノイズ, データセットサイズが, 種多様性, 占有率, 活動パターンなどの生態指標に与える影響を評価する。 その結果、モデルアーキテクチャは最小限の影響しか与えないが、大量のノイズとデータセットサイズがこれらの指標に大きく影響していることが判明した。 それでも、推定された生態指標はかなりのノイズに耐性があり、種ラベルで最大10%の誤差を許容し、大きく変化することなくトレーニングセットのサイズを50%削減する。 また、分類エラーのような従来のメトリクスは、必ずしも生態系のメトリクスを正確に測定するモデルの能力を表すものではないことも強調する。 我々は、深層ニューラルネットワーク予測から得られた生態指標が、専門家ラベルから算出した指標と密に一致し、探索された要因の変動に頑健なままである、と結論付けた。 しかし、ディープニューラルネットワークのトレーニング決定は下流の生態学的分析に影響を及ぼす可能性がある。 したがって、実践者は、興味のある生態指標を測定する能力に基づいて、大規模でクリーンなトレーニングセットの作成とディープニューラルネットワークソリューションの評価を優先すべきである。

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