論文の概要: Improving Generalization Performance of YOLOv8 for Camera Trap Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14211v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 02:00:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:32:54.557434
• Title: Improving Generalization Performance of YOLOv8 for Camera Trap Object Detection
• Title（参考訳）: カメラトラップ物体検出のためのYOLOv8の一般化性能の向上
• Authors: Aroj Subedi,
• Abstract要約: この論文では、一般化の問題に対処するため、YOLOv8オブジェクト検出アルゴリズムの強化について検討する。 提案された拡張は、カメラトラップデータセットに固有の課題に対処するだけでなく、現実の保存シナリオにおける広範な適用性への道を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Camera traps have become integral tools in wildlife conservation, providing non-intrusive means to monitor and study wildlife in their natural habitats. The utilization of object detection algorithms to automate species identification from Camera Trap images is of huge importance for research and conservation purposes. However, the generalization issue, where the trained model is unable to apply its learnings to a never-before-seen dataset, is prevalent. This thesis explores the enhancements made to the YOLOv8 object detection algorithm to address the problem of generalization. The study delves into the limitations of the baseline YOLOv8 model, emphasizing its struggles with generalization in real-world environments. To overcome these limitations, enhancements are proposed, including the incorporation of a Global Attention Mechanism (GAM) module, modified multi-scale feature fusion, and Wise Intersection over Union (WIoUv3) as a bounding box regression loss function. A thorough evaluation and ablation experiments reveal the improved model's ability to suppress the background noise, focus on object properties, and exhibit robust generalization in novel environments. The proposed enhancements not only address the challenges inherent in camera trap datasets but also pave the way for broader applicability in real-world conservation scenarios, ultimately aiding in the effective management of wildlife populations and habitats.
• Abstract（参考訳）: カメラトラップは野生生物の保護に不可欠な道具となり、野生生物の生息地を監視・研究するための非侵入的な手段を提供している。 カメラトラップ画像からの種識別を自動化するための物体検出アルゴリズムの利用は、研究と保全の目的において非常に重要である。 しかし、トレーニングされたモデルが学習を前例のないデータセットに適用できないという一般化問題は一般的である。 この論文では、一般化の問題に対処するため、YOLOv8オブジェクト検出アルゴリズムの強化について検討する。 この研究はYOLOv8モデルの限界を掘り下げ、現実世界の環境における一般化との闘いを強調した。 これらの制限を克服するため,グローバルアテンション機構(GAM)モジュールの組み込み,マルチスケール機能融合の修正,境界ボックス回帰損失関数としてのWise Intersection over Union(WIoUv3)などの拡張が提案されている。 徹底的な評価とアブレーション実験により、改善されたモデルが背景雑音を抑え、対象特性に焦点を合わせ、新しい環境において堅牢な一般化を示すことを示す。 提案された拡張は、カメラトラップデータセットに固有の課題に対処するだけでなく、現実の保全シナリオにおける幅広い適用性への道を開くことで、最終的に野生生物の個体群と生息地の効果的な管理を支援する。

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