論文の概要: Back Home: A Machine Learning Approach to Seashell Classification and Ecosystem Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04873v1
• Date: Wed, 08 Jan 2025 23:07:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-10 17:34:41.346554
• Title: Back Home: A Machine Learning Approach to Seashell Classification and Ecosystem Restoration
• Title（参考訳）: Back Home: 貝殻分類と生態系復元のための機械学習アプローチ
• Authors: Alexander Valverde, Luis Solano,
• Abstract要約: コスタリカでは、年間平均5トンの貝殻が生態系から抽出されている。混入した貝殻は、原産地認識の欠如により生態系に戻れない。 貝殻同定のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を開発した。 私たちは太平洋とカリブ海の海岸から約19万枚の画像からなるデータセットをスクラッチから構築しました。 このモデルはユーザフレンドリーなアプリケーションに統合され、これまで36,000以上の貝殻を分類し、画像1枚につき3秒以内にリアルタイムで結果を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.1574468325115
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In Costa Rica, an average of 5 tons of seashells are extracted from ecosystems annually. Confiscated seashells, cannot be returned to their ecosystems due to the lack of origin recognition. To address this issue, we developed a convolutional neural network (CNN) specifically for seashell identification. We built a dataset from scratch, consisting of approximately 19000 images from the Pacific and Caribbean coasts. Using this dataset, the model achieved a classification accuracy exceeding 85%. The model has been integrated into a user-friendly application, which has classified over 36,000 seashells to date, delivering real-time results within 3 seconds per image. To further enhance the system's accuracy, an anomaly detection mechanism was incorporated to filter out irrelevant or anomalous inputs, ensuring only valid seashell images are processed.
• Abstract（参考訳）: コスタリカでは、年間平均5トンの貝殻が生態系から抽出されている。 混入した貝殻は、原産地認識の欠如により生態系に戻れない。 この問題に対処するため,貝殻識別に特化した畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を開発した。 私たちは太平洋とカリブ海の海岸から約19万枚の画像からなるデータセットをスクラッチから構築しました。 このデータセットを用いて、分類精度は85%を超えた。 このモデルはユーザフレンドリーなアプリケーションに統合され、これまで36,000以上の貝殻を分類し、画像1枚につき3秒以内にリアルタイムで結果を提供する。 システムの精度をさらに高めるため、無関係または異常な入力をフィルタリングするために異常検出機構が組み込まれ、有効な貝殻画像のみを処理することが保証された。

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