論文の概要: The Phantom of the Elytra -- Phylogenetic Trait Extraction from Images of Rove Beetles Using Deep Learning -- Is the Mask Enough?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04541v1
• Date: Thu, 06 Feb 2025 22:41:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:56:38.790365
• Title: The Phantom of the Elytra -- Phylogenetic Trait Extraction from Images of Rove Beetles Using Deep Learning -- Is the Mask Enough?
• Title（参考訳）: Elytraの怪獣 - 深層学習を用いたミツバチ画像からの系統的形質抽出 - マスクは十分か?
• Authors: Roberta Hunt, Kim Steenstrup Pedersen,
• Abstract要約: 系統解析は伝統的に労働集約的手作業による形態学的特徴の抽出に依存している。 近年のディープラーニングの進歩は、このプロセスを自動化する可能性を秘めている。 3つの異なる形態素表現を用いてディープラーニングモデルの性能を比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0742675209112622
• License:
• Abstract: Phylogenetic analysis traditionally relies on labor-intensive manual extraction of morphological traits, limiting its scalability for large datasets. Recent advances in deep learning offer the potential to automate this process, but the effectiveness of different morphological representations for phylogenetic trait extraction remains poorly understood. In this study, we compare the performance of deep learning models using three distinct morphological representations - full segmentations, binary masks, and Fourier descriptors of beetle outlines. We test this on the Rove-Tree-11 dataset, a curated collection of images from 215 rove beetle species. Our results demonstrate that the mask-based model outperformed the others, achieving a normalized Align Score of 0.33 plus/minus 0.02 on the test set, compared to 0.45 plus/minus 0.01 for the Fourier-based model and 0.39 plus/minus 0.07 for the segmentation-based model. The performance of the mask-based model likely reflects its ability to capture shape features while taking advantage of the depth and capacity of the ResNet50 architecture. These results also indicate that dorsal textural features, at least in this group of beetles, may be of lowered phylogenetic relevance, though further investigation is necessary to confirm this. In contrast, the Fourier-based model suffered from reduced capacity and occasional inaccuracies in outline approximations, particularly in fine structures like legs. These findings highlight the importance of selecting appropriate morphological representations for automated phylogenetic studies and the need for further research into explainability in automatic morphological trait extraction.
• Abstract（参考訳）: 系統解析は伝統的に労働集約的な形態的特徴の抽出に依存しており、大規模なデータセットのスケーラビリティを制限している。 近年のディープラーニングの進歩は, このプロセスを自動化する可能性を秘めているが, 系統的形質抽出における形態的表現の有効性はいまだよく分かっていない。 本研究では,3つの形態素表現を用いた深層学習モデルの性能の比較を行った。 我々は215種のロブカブトムシの画像を収集したRove-Tree-11データセットでこれを検証した。 その結果, マスクベースモデルでは0.33+/minus 0.02, フーリエモデルでは0.45+/minus 0.01, セグメンテーションモデルでは0.39+/minus 0.07であった。 マスクベースのモデルの性能は、ResNet50アーキテクチャの深さと容量を生かしながら形状の特徴を捉える能力を反映している可能性が高い。 これらの結果は、少なくともこの甲虫群では、背側テクスチュラルな特徴は系統学的関連が低い可能性があることを示唆しているが、それを確認するにはさらなる調査が必要であることを示している。 対照的に、フーリエベースのモデルは、特に脚のような細い構造において、アウトライン近似において能力の低下と時には不正確さに悩まされた。 これらの知見は, 自動系統解析における適切な形態的表現の選択の重要性と, 自動形態的形質抽出における説明可能性のさらなる研究の必要性を浮き彫りにした。

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