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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14348v2
• Date: Wed, 07 May 2025 21:46:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 21:43:49.529463
• Title: Deep learning-based ecological analysis of camera trap images is impacted by training data quality and quantity
• 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分析は、訓練データの品質と量に影響される
• Authors: Peggy A. Bevan, Omiros Pantazis, 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: アフリカのサバンナ(82,300枚、47種)とアジア亜熱帯乾燥林(40,308枚、29種)のカメラトラップ収集データの解析を行った。 専門家による種同定から得られた生態指標と深層学習分類モデルによる生態指標を比較した。 ディープラーニングモデルアーキテクチャの選択は、生態指標に影響を与えないことがわかった。
• 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 image collections generated from camera traps offer valuable insights into species richness, occupancy, and activity patterns, significantly aiding biodiversity monitoring. However, the manual processing of these datasets is time-consuming, hindering analytical processes. To address this, deep neural networks have been adopted to automate image labelling, but the impact of classification error on ecological metrics remains unclear. Here, we analyse data from camera trap collections in an African savannah (82,300 images, 47 species) and an Asian sub-tropical dry forest (40,308 images, 29 species) to compare ecological metrics derived from expert-generated species identifications with those generated by deep learning classification models. We specifically assess the impact of deep learning model architecture, the proportion of label noise in the training data, and the size of the training dataset on three ecological metrics: species richness, occupancy, and activity patterns. Overall, ecological metrics derived from deep neural networks closely match those calculated from expert labels and remain robust to manipulations in the training pipeline. We found that the choice of deep learning model architecture does not impact ecological metrics, and ecological metrics related to the overall community (species richness, community occupancy) were resilient to up to 10% noise in the training dataset and a 50% reduction in the training dataset size. However, we caution that less common species are disproportionately affected by a reduction in deep neural network accuracy, and this has consequences for species-specific metrics (occupancy, diel activity patterns). To ensure the reliability of their findings, practitioners should prioritize creating large, clean training sets with balanced representation across species over exploring numerous deep learning model architectures.
• Abstract（参考訳）: カメラトラップから生成された大規模な画像収集は、種の豊かさ、占有度、活動パターンに関する貴重な洞察を与え、生物多様性の監視を著しく支援する。 しかし、これらのデータセットのマニュアル処理は時間がかかり、分析プロセスを妨げている。 これを解決するために、画像ラベリング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採用されているが、分類誤差が生態指標に与える影響はいまだ不明である。 ここでは,アフリカサバンナ(82,300枚,47種)とアジア亜熱帯乾燥林(40,308枚,29種)のカメラトラップ群集から得られたデータを分析し,専門家が作成した種同定から得られた生態指標と深層学習分類モデルから得られたデータとの比較を行った。 深層学習モデルアーキテクチャの影響、トレーニングデータにおけるラベルノイズの割合、およびトレーニングデータセットのサイズを3つの生態指標(種多様性、占有率、活動パターン)で評価する。 全体として、ディープニューラルネットワークから派生した生態メトリクスは、専門家ラベルから算出した指標と密接に一致し、トレーニングパイプラインでの操作に対して堅牢である。 深層学習モデルアーキテクチャの選択は生態指標に影響を与えず,学習データセットの最大10%のノイズとトレーニングデータセットサイズの50%の減少に対して,コミュニティ全体(種多様性,コミュニティ占有率)に関連する生態指標は回復力があることがわかった。 しかし, 深部ニューラルネットワークの精度の低下により, あまり一般的でない種が不均等に影響していることに注意し, 種特異的な指標(占有率, ダイエル活動パターン)に影響を及ぼすことを明らかにした。 彼らの発見の信頼性を確保するため、実践者は、多数のディープラーニングモデルアーキテクチャを探索するよりも、種間でバランスのとれた表現を備えた大規模でクリーンなトレーニングセットの作成を優先すべきである。

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