論文の概要: Facial Chick Sexing: An Automated Chick Sexing System From Chick Facial Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09155v1
• Date: Fri, 11 Oct 2024 18:02:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 16:03:11.141643
• Title: Facial Chick Sexing: An Automated Chick Sexing System From Chick Facial Image
• Title（参考訳）: 顔の顔画像から自動で顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔の顔
• Authors: Marta Veganzones Rodriguez, Thinh Phan, Arthur F. A. Fernandes, Vivian Breen, Jesus Arango, Michael T. Kidd, Ngan Le,
• Abstract要約: 本研究では, 顔の性別分類技術に触発された, 顔のニワトリの性別分類手法を提案する。 我々は、データ収集、顔とキーポイントの検出、顔のアライメント、分類を含む、訓練と推論のための総合的なシステムを開発する。 本実験は, 将来のニワトリの性行為の実践において, 81.89%の精度で有望な生存可能性を示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.396335230924266
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Chick sexing, the process of determining the gender of day-old chicks, is a critical task in the poultry industry due to the distinct roles that each gender plays in production. While effective traditional methods achieve high accuracy, color, and wing feather sexing is exclusive to specific breeds, and vent sexing is invasive and requires trained experts. To address these challenges, we propose a novel approach inspired by facial gender classification techniques in humans: facial chick sexing. This new method does not require expert knowledge and aims to reduce training time while enhancing animal welfare by minimizing chick manipulation. We develop a comprehensive system for training and inference that includes data collection, facial and keypoint detection, facial alignment, and classification. We evaluate our model on two sets of images: Cropped Full Face and Cropped Middle Face, both of which maintain essential facial features of the chick for further analysis. Our experiment demonstrates the promising viability, with a final accuracy of 81.89%, of this approach for future practices in chick sexing by making them more universally applicable.
• Abstract（参考訳）: ニワトリの性別を決定する過程であるニワトリの性交は、各性別が生産で果たす役割が異なるため、養鶏業において重要な課題である。 効果的な伝統的な方法は高い精度を達成するが、色と羽毛のセックスは特定の品種に限られており、通気性セックスは侵襲的であり、訓練された専門家を必要としている。 これらの課題に対処するために,人間の顔の性別分類技術に触発された新しいアプローチを提案する。 本手法は, 知識を必要とせず, ニワトリの操作を最小化し, 動物福祉を増強し, 訓練時間を短縮することを目的としている。 我々は、データ収集、顔とキーポイントの検出、顔のアライメント、分類を含む、訓練と推論のための総合的なシステムを開発する。 我々は, ヒナの顔の特徴を更に分析するために, ヒナの顔の特徴を保ちながら, クロッピーフルフェイスとクロッピーミドルフェイスの2つの画像でモデルを評価した。 本実験は, 将来のニワトリの性行為の実践において, 81.89%の精度で有望な生存可能性を示すものである。

関連論文リスト

• Generation and Editing of Mandrill Faces: Application to Sex Editing and Assessment [6.800113478497425]
  本稿では,男性や女性のマンドリルの顔画像を生成する手法を提案する。 提案手法の主な特徴は、特定のGANの潜伏空間における性軸を特定することによって、性別を編集する能力である。 さらに,実画像の分布から抽出した統計的特徴に基づく性別レベルの評価も行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T12:30:50Z)
• The Male CEO and the Female Assistant: Evaluation and Mitigation of Gender Biases in Text-To-Image Generation of Dual Subjects [58.27353205269664]
  本稿では,Paired Stereotype Test (PST) フレームワークを提案する。 PSTクエリT2Iモデルは、男性ステレオタイプと女性ステレオタイプに割り当てられた2つの個人を描写する。 PSTを用いて、ジェンダーバイアスの2つの側面、つまり、ジェンダーの職業におけるよく知られたバイアスと、組織力におけるバイアスという新しい側面を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-16T21:32:27Z)
• Toward High Quality Facial Representation Learning [58.873356953627614]
  我々はMask Contrastive Face (MCF)と呼ばれる自己教師型事前学習フレームワークを提案する。 トレーニング済みの視覚バックボーンの特徴マップを監視項目として使用し、マスク画像モデリングに部分的にトレーニング済みのデコーダを使用する。 このモデルはAFLW-19顔アライメントの0.932 NME_diag$とLaPa顔解析の93.96 F1スコアを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-07T09:11:49Z)
• Leveraging Real Talking Faces via Self-Supervision for Robust Forgery Detection [112.96004727646115]
  本研究では,実話を用いた顔操作映像の検出手法を開発した。 本手法は, クロスマニピュレーションの一般化とロバストネス実験における最先端性能を実現する。 以上の結果から、より堅牢な顔偽造検知器の開発には、自然ビデオと未表示ビデオの活用が有望な方向であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-18T17:14:54Z)
• Real-time Emotion and Gender Classification using Ensemble CNN [0.0]
  本稿では,人物の感情や性別をリアルタイムに検出できるシステムを構築するためのEnsemble CNNの実装について述べる。 我々の研究は、単一の顔画像だけでなく、複数の顔画像上で感情や性別を予測することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-15T13:51:35Z)
• From Face to Gait: Weakly-Supervised Learning of Gender Information from Walking Patterns [1.6114012813668934]
  歩行の仕方に基づいて性別情報を学習するための弱教師付き手法を提案する。 我々は、最先端の顔分析モデルを用いて、歩行に基づくラベル伝搬を利用して、正面歩行シーケンスを自動的に注釈付けし、見えない角度に一般化する。 その結果、F1スコア91%の顔分析モデルと同等以上の性能を示し、カメラに面していない人や顔が邪魔されていない人のために、顔分析が不可能なシナリオを効果的に一般化する能力を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-31T16:34:54Z)
• Are Gender-Neutral Queries Really Gender-Neutral? Mitigating Gender Bias in Image Search [8.730027941735804]
  我々は、画像検索において、独特なジェンダーバイアスを研究する。 検索画像は、ジェンダーニュートラルな自然言語クエリに対して、しばしば性別不均衡である。 我々は2つの新しいデバイアスのアプローチを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-12T04:47:33Z)
• Pre-training strategies and datasets for facial representation learning [58.8289362536262]
  いくつかの顔分析タスクやデータセットに適用可能な普遍的な顔表現の探索方法を示す。 顔に適応する2つの大規模表現学習を体系的に検討する。 私たちの主な2つの発見は以下の通りです: 完全にインザワイルドな未処理データに対する教師なし事前トレーニングは一貫性を提供し、場合によっては大幅な精度向上をもたらします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-30T17:57:25Z)
• Age and Gender Prediction From Face Images Using Attentional Convolutional Network [6.3344832182228]
  注意的・残差畳み込みネットワークのアンサンブルに基づく深層学習の枠組みを提案し,高い精度で顔画像の性別と年齢を推定する。 我々のモデルは、一般的な顔年齢と性別のデータセットに基づいて訓練され、有望な結果を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-08T06:33:55Z)
• Learning Emotional-Blinded Face Representations [77.7653702071127]
  感情反応に関連する表情に盲目な2つの顔表現を提案する。 この作業は、個人データ保護に関する新たな国際規則によって動機付けられている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-18T09:24:10Z)
• Towards Gender-Neutral Face Descriptors for Mitigating Bias in Face Recognition [51.856693288834975]
  最先端のディープネットワークは、顔認識のために訓練されている間、性別情報を暗黙的にエンコードする。 ジェンダーは顔を識別する上で重要な属性と見なされることが多い。 本稿では,顔ディスクリプタに存在する性別情報を減らすために,新たにAGENDA(Adversarial Gender De-biasing Algorithm)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-14T08:54:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。