論文の概要: Multispecies Animal Re-ID Using a Large Community-Curated Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05602v1
• Date: Sat, 07 Dec 2024 09:56:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:55:20.661488
• Title: Multispecies Animal Re-ID Using a Large Community-Curated Dataset
• Title（参考訳）: 大規模コミュニティキュレートデータセットを用いた多種動物Re-ID
• Authors: Lasha Otarashvili, Tamilselvan Subramanian, Jason Holmberg, J. J. Levenson, Charles V. Stewart,
• Abstract要約: 我々は、49種、37K個体、および225K画像を含むデータセットを構築し、このデータを用いて、すべての種に対して単一の埋め込みネットワークをトレーニングする。 我々のモデルは、各種で個別に訓練されたモデルより一貫して優れており、トップ1の精度で平均12.5%向上している。 このモデルは、大規模な野生生物モニタリングシステムですでに60種以上で生産されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.19418036471925312
• License:
• Abstract: Recent work has established the ecological importance of developing algorithms for identifying animals individually from images. Typically, a separate algorithm is trained for each species, a natural step but one that creates significant barriers to wide-spread use: (1) each effort is expensive, requiring data collection, data curation, and model training, deployment, and maintenance, (2) there is little training data for many species, and (3) commonalities in appearance across species are not exploited. We propose an alternative approach focused on training multi-species individual identification (re-id) models. We construct a dataset that includes 49 species, 37K individual animals, and 225K images, using this data to train a single embedding network for all species. Our model employs an EfficientNetV2 backbone and a sub-center ArcFace loss function with dynamic margins. We evaluate the performance of this multispecies model in several ways. Most notably, we demonstrate that it consistently outperforms models trained separately on each species, achieving an average gain of 12.5% in top-1 accuracy. Furthermore, the model demonstrates strong zero-shot performance and fine-tuning capabilities for new species with limited training data, enabling effective curation of new species through both incremental addition of data to the training set and fine-tuning without the original data. Additionally, our model surpasses the recent MegaDescriptor on unseen species, averaging an 19.2% top-1 improvement per species and showing gains across all 33 species tested. The fully-featured code repository is publicly available on GitHub, and the feature extractor model can be accessed on HuggingFace for seamless integration with wildlife re-identification pipelines. The model is already in production use for 60+ species in a large-scale wildlife monitoring system.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究は、画像から動物を識別するアルゴリズムを開発することの生態学的重要性を確立している。 典型的には、個別のアルゴリズムは各種について訓練されるが、それは自然のステップであり、(1)データ収集、データキュレーション、モデルトレーニング、展開、保守を必要とする費用がかかること、(2)多くの種に対するトレーニングデータが少ないこと、(3)種間の外観の共通性は利用されないこと、である。 本稿では,多種個別識別(re-id)モデルの訓練に焦点をあてた代替手法を提案する。 我々は、49種、37K個体、および225K画像を含むデータセットを構築し、このデータを用いて、すべての種に対して単一の埋め込みネットワークをトレーニングする。 我々のモデルは、EfficientNetV2バックボーンと、ダイナミックマージンを持つサブセンタArcFace損失関数を採用している。 我々は,この多種多種モデルの性能をいくつかの点で評価した。 最も注目すべきは、各種で個別に訓練されたモデルよりも一貫して優れており、トップ1の精度で平均12.5%向上していることである。 さらに,本モデルでは,訓練データを限定した新種のゼロショット性能と微調整能力を示し,トレーニングセットへのデータのインクリメンタルな付加と,原データなしでの微調整を両立させることにより,新種の効果的なキュレーションを可能にする。 さらに、我々のモデルは、近年のMegaDescriptorを上回り、平均して1種あたり19.2%のTop-1の改善を達成し、テストされた33種すべてに利益をもたらしている。 フル機能のコードリポジトリはGitHubで公開されており、機能抽出モデルがHuggingFaceでアクセスでき、野生生物の再識別パイプラインとのシームレスな統合が可能になる。 このモデルは、大規模な野生生物モニタリングシステムですでに60種以上で生産されている。

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