論文の概要: DivShift: Exploring Domain-Specific Distribution Shift in Volunteer-Collected Biodiversity Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19816v2
• Date: Sun, 22 Dec 2024 00:09:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 19:21:19.039364
• Title: DivShift: Exploring Domain-Specific Distribution Shift in Volunteer-Collected Biodiversity Datasets
• Title（参考訳）: DivShift: ボランティア収集生物多様性データセットにおけるドメイン特化分布シフトの探索
• Authors: Elena Sierra, Lauren E. Gillespie, Salim Soltani, Moises Exposito-Alonso, Teja Kattenborn,
• Abstract要約: 約800万のiNaturalist植物画像のキュレートされたデータセットであるDivShift-NAWC(DivShift-NAWC)を紹介した。 モデル性能を既知の4つのバイアスで比較し、それらが実際にモデル性能を損なうことを観察する。 我々は、気候変動が世界の生物多様性に与える影響を監視するために、データセットをキュレートしてディープラーニングモデルを訓練する実践的戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Climate change is negatively impacting the world's biodiversity. To build automated systems to monitor these negative biodiversity impacts, large-scale, volunteer-collected datasets like iNaturalist are built from community-identified, natural imagery. However, such volunteer-based data are opportunistic and lack a structured sampling strategy, resulting in geographic, temporal, observation quality, and socioeconomic, biases that stymie uptake of these models for downstream biodiversity monitoring tasks. Here we introduce DivShift North American West Coast (DivShift-NAWC), a curated dataset of almost 8 million iNaturalist plant images across the western coast of North America, for exploring the effects of these biases on deep learning model performance. We compare model performance across four known biases and observe that they indeed confound model performance. We suggest practical strategies for curating datasets to train deep learning models for monitoring climate change's impacts on the world's biodiversity.
• Abstract（参考訳）: 気候変動は世界の生物多様性に悪影響を及ぼしている。 これらの負の生物多様性への影響を監視する自動化システムを構築するために、iNaturalistのような大規模でボランティアが収集したデータセットは、コミュニティが特定した自然画像から構築されている。 しかし、そのようなボランティアベースのデータは機会論的であり、構造化されたサンプリング戦略が欠如しており、結果として地理的、時間的、観察品質、社会経済的な偏りが生じ、下流の生物多様性モニタリングタスクにこれらのモデルの取り込みを妨げている。 ここでは,北米西海岸における約800万のiNaturalist植物画像の収集したデータセットであるDivShift North American West Coast(DivShift-NAWC)を紹介し,これらのバイアスがディープラーニングモデルのパフォーマンスに与える影響について検討する。 モデル性能を既知の4つのバイアスで比較し、モデル性能が実際に相反していることを確認する。 我々は、気候変動が世界の生物多様性に与える影響を監視するために、データセットをキュレートしてディープラーニングモデルを訓練する実践的戦略を提案する。

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