論文の概要: Meta-Feature Adapter: Integrating Environmental Metadata for Enhanced Animal Re-identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13368v1
• Date: Thu, 23 Jan 2025 04:14:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-24 15:58:55.233438
• Title: Meta-Feature Adapter: Integrating Environmental Metadata for Enhanced Animal Re-identification
• Title（参考訳）: Meta-Feature Adapter: 動物再同定のための環境メタデータの統合
• Authors: Yuzhuo Li, Di Zhao, Yihao Wu, Yun Sing Koh,
• Abstract要約: 環境メタデータをCLIPなどの視覚言語基盤モデルに統合する軽量モジュールを提案する。 提案手法は,環境メタデータを自然言語記述に翻訳し,メタデータを意識したテキスト埋め込みにエンコードし,これらの埋め込みを画像特徴に組み込む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.272706868932979
• License:
• Abstract: Identifying individual animals within large wildlife populations is essential for effective wildlife monitoring and conservation efforts. Recent advancements in computer vision have shown promise in animal re-identification (Animal ReID) by leveraging data from camera traps. However, existing methods rely exclusively on visual data, neglecting environmental metadata that ecologists have identified as highly correlated with animal behavior and identity, such as temperature and circadian rhythms. To bridge this gap, we propose the Meta-Feature Adapter (MFA), a lightweight module designed to integrate environmental metadata into vision-language foundation models, such as CLIP, to enhance Animal ReID performance. Our approach translates environmental metadata into natural language descriptions, encodes them into metadata-aware text embeddings, and incorporates these embeddings into image features through a cross-attention mechanism. Furthermore, we introduce a Gated Cross-Attention mechanism that dynamically adjusts the weights of metadata contributions, further improving performance. To validate our approach, we constructed the Metadata Augmented Animal Re-identification (MAAR) dataset, encompassing six species from New Zealand and featuring paired image data and environmental metadata. Extensive experiments demonstrate that MFA consistently improves Animal ReID performance across multiple baseline models.
• Abstract（参考訳）: 野生生物の個体群を同定することは、野生生物のモニタリングと保全に不可欠である。 近年のコンピュータビジョンの進歩は、カメラトラップからのデータを活用することにより、動物再識別(Animal ReID)の可能性を示唆している。 しかし、既存の手法は視覚データにのみ依存しており、生態学者が動物行動や、温度や概日リズムといったアイデンティティと非常に相関していると認識した環境メタデータを無視している。 このギャップを埋めるために,CLIPなどの視覚言語基盤モデルに環境メタデータを統合する軽量モジュールであるMeta-Feature Adapter (MFA)を提案する。 提案手法は,環境メタデータを自然言語記述に翻訳し,メタデータを意識したテキスト埋め込みにエンコードし,これらの埋め込みを画像特徴に組み込む。 さらに,メタデータコントリビューションの重み付けを動的に調整し,性能を向上するGated Cross-Attention機構を導入する。 アプローチを検証するため,ニュージーランドの6種を包含し,ペア画像データと環境メタデータを特徴とするメタデータ強化動物再識別データセットを構築した。 大規模な実験により、MFAは複数のベースラインモデルにまたがるAnimal ReID性能を一貫して改善することが示された。

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