論文の概要: MALPOLON: A Framework for Deep Species Distribution Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18102v1
- Date: Thu, 26 Sep 2024 17:45:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-27 21:27:33.340495
- Title: MALPOLON: A Framework for Deep Species Distribution Modeling
- Title（参考訳）: MALPOLON: 深部種分布モデリングのためのフレームワーク
- Authors: Theo Larcher, Lukas Picek, Benjamin Deneu, Titouan Lorieul, Maximilien
Servajean, Alexis Joly
- Abstract要約: MALPOLONは深部種分布モデル(deep-SDM)の訓練と推測を容易にすることを目的としている
Pythonで書かれ、PyTorchライブラリ上に構築されている。
このフレームワークはGitHubとPyPiでオープンソース化されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1457219084519004
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper describes a deep-SDM framework, MALPOLON. Written in Python and
built upon the PyTorch library, this framework aims to facilitate training and
inferences of deep species distribution models (deep-SDM) and sharing for users
with only general Python language skills (e.g., modeling ecologists) who are
interested in testing deep learning approaches to build new SDMs. More advanced
users can also benefit from the framework's modularity to run more specific
experiments by overriding existing classes while taking advantage of
press-button examples to train neural networks on multiple classification tasks
using custom or provided raw and pre-processed datasets. The framework is
open-sourced on GitHub and PyPi along with extensive documentation and examples
of use in various scenarios. MALPOLON offers straightforward installation,
YAML-based configuration, parallel computing, multi-GPU utilization, baseline
and foundational models for benchmarking, and extensive
tutorials/documentation, aiming to enhance accessibility and performance
scalability for ecologists and researchers.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, ディープSDMフレームワークであるMALPOLONについて述べる。
Pythonで書かれ、PyTorchライブラリ上に構築されたこのフレームワークは、ディープラーニングアプローチのテストに関心がある一般的なPython言語スキル(例えば、生態学者)しか持たないユーザを対象に、ディープ種の分散モデルのトレーニングと推論を容易にすることを目的としている。
より高度なユーザは、既存のクラスをオーバーライドし、プレスボタンの例を利用して、カスタムまたは提供された生および処理済みのデータセットを使用して、複数の分類タスクでニューラルネットワークをトレーニングすることで、フレームワークのモジュール化の恩恵を受けることができる。
フレームワークはGitHubとPyPiでオープンソースとして公開されている。
MALPOLONは、簡単なインストール、YAMLベースの構成、並列コンピューティング、マルチGPU利用、ベンチマークのためのベースラインと基礎モデル、および広範なチュートリアル/ドキュメントを提供し、生態学者や研究者のアクセシビリティとパフォーマンスのスケーラビリティの向上を目指している。
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