論文の概要: Deep Learning for Leopard Individual Identification: An Adaptive Angular Margin Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01962v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 10:38:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:39:35.205330
• Title: Deep Learning for Leopard Individual Identification: An Adaptive Angular Margin Approach
• Title（参考訳）: Leopard個人識別のための深層学習 : Adaptive Angular Margin Approach
• Authors: David Colomer Matachana,
• Abstract要約: 本稿では,個々のヒョウを特徴的パターンに基づいて識別する深層学習フレームワークを提案する。 本稿では,RGBチャネルとエッジ検出チャネルを組み合わせた前処理パイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Accurate identification of individual leopards across camera trap images is critical for population monitoring and ecological studies. This paper introduces a deep learning framework to distinguish between individual leopards based on their unique spot patterns. This approach employs a novel adaptive angular margin method in the form of a modified CosFace architecture. In addition, I propose a preprocessing pipeline that combines RGB channels with an edge detection channel to underscore the critical features learned by the model. This approach significantly outperforms the Triplet Network baseline, achieving a Dynamic Top-5 Average Precision of 0.8814 and a Top-5 Rank Match Detection of 0.9533, demonstrating its potential for open-set learning in wildlife identification. While not surpassing the performance of the SIFT-based Hotspotter algorithm, this method represents a substantial advancement in applying deep learning to patterned wildlife identification. This research contributes to the field of computer vision and provides a valuable tool for biologists aiming to study and protect leopard populations. It also serves as a stepping stone for applying the power of deep learning in Capture-Recapture studies for other patterned species.
• Abstract（参考訳）: カメラトラップ画像間の個々のヒョウの正確な識別は、個体群モニタリングと生態学的研究において重要である。 本稿では,個々のヒョウを特徴的パターンに基づいて識別する深層学習フレームワークを提案する。 このアプローチは、改良されたCosFaceアーキテクチャの形で、新しい適応角辺法を採用する。 さらに,RGBチャネルとエッジ検出チャネルを組み合わせた前処理パイプラインを提案する。 このアプローチはトリプレットネットワークのベースラインを大きく上回り、動的トップ5平均精度0.8814、トップ5ランキングマッチング検出0.9533を達成し、野生生物の識別におけるオープンセット学習の可能性を示している。 SIFTをベースとしたHotspotterアルゴリズムの性能を超えないが,この手法は,パターン付き野生生物識別に深層学習を適用する上で大きな進歩を示す。 この研究はコンピュータビジョンの分野に貢献し、ヒョウの集団の研究と保護を目的とした生物学者にとって貴重なツールを提供する。 また、他のパターンの種に対するキャプチャー・キャプチャー研究において、深層学習の力を応用するための足場として機能する。

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