論文の概要: Explainable few-shot learning workflow for detecting invasive and exotic tree species

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00684v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 15:45:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:47:20.734229
• Title: Explainable few-shot learning workflow for detecting invasive and exotic tree species
• Title（参考訳）: 外来・外来樹種検出のための説明可能な数ショット学習ワークフロー
• Authors: Caroline M. Gevaert, Alexandra Aguiar Pedro, Ou Ku, Hao Cheng, Pranav Chandramouli, Farzaneh Dadrass Javan, Francesco Nattino, Sonja Georgievska,
• Abstract要約: 本研究は,ブラジルのアトランティック・フォレストにおいて,外来樹種や外来樹種を検出するための,説明可能な数発の学習ワークフローを提案する。 このワークフローは、Siameseネットワークと説明可能なAI(XAI)を統合することで、最小のラベル付きデータで木種の分類を可能にする。 その結果,データスカース条件下においても,新たな木種を同定するためのワークフローの有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.30413964219434
• License:
• Abstract: Deep Learning methods are notorious for relying on extensive labeled datasets to train and assess their performance. This can cause difficulties in practical situations where models should be trained for new applications for which very little data is available. While few-shot learning algorithms can address the first problem, they still lack sufficient explanations for the results. This research presents a workflow that tackles both challenges by proposing an explainable few-shot learning workflow for detecting invasive and exotic tree species in the Atlantic Forest of Brazil using Unmanned Aerial Vehicle (UAV) images. By integrating a Siamese network with explainable AI (XAI), the workflow enables the classification of tree species with minimal labeled data while providing visual, case-based explanations for the predictions. Results demonstrate the effectiveness of the proposed workflow in identifying new tree species, even in data-scarce conditions. With a lightweight backbone, e.g., MobileNet, it achieves a F1-score of 0.86 in 3-shot learning, outperforming a shallow CNN. A set of explanation metrics, i.e., correctness, continuity, and contrastivity, accompanied by visual cases, provide further insights about the prediction results. This approach opens new avenues for using AI and UAVs in forest management and biodiversity conservation, particularly concerning rare or under-studied species.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの手法は、ラベル付きデータセットを使用してパフォーマンスをトレーニングし評価することで悪名高い。 これは、非常に少ないデータしか利用できない新しいアプリケーションのためにモデルをトレーニングすべきという現実的な状況で困難を引き起こす可能性がある。 数ショットの学習アルゴリズムは最初の問題に対処できるが、結果に対する十分な説明はいまだに欠けている。 本研究は,ブラジルのアトランティック・フォレストにおいて,無人航空機(UAV)画像を用いて外来樹種や外来樹種を検出するための,説明可能な数発の学習ワークフローを提案することによって,両課題に対処するワークフローを提案する。 シームズネットワークと説明可能なAI(XAI)を統合することで、ワークフローは、予測のための視覚的でケースベースの説明を提供しながら、最小限のラベル付きデータで木種の分類を可能にする。 その結果,データスカース条件下においても,新たな木種を同定するためのワークフローの有効性が示された。 軽量のバックボーンであるMobileNetでは、3ショット学習で0.86のF1スコアを達成し、浅いCNNを上回っている。 視覚的ケースを伴う一連の説明指標、すなわち、正確性、連続性、コントラスト性は、予測結果に関するさらなる洞察を提供する。 このアプローチは、特に希少種や未研究種に関して、森林管理と生物多様性保全にAIとUAVを使用するための新たな道を開く。

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