論文の概要: BeetleVerse: A study on taxonomic classification of ground beetles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13393v1
- Date: Fri, 18 Apr 2025 01:06:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-28 19:48:10.895439
- Title: BeetleVerse: A study on taxonomic classification of ground beetles
- Title（参考訳）: BeetleVerse:カブトムシの分類学的分類に関する研究
- Authors: S M Rayeed, Alyson East, Samuel Stevens, Sydne Record, Charles V Stewart,
- Abstract要約: 地上の甲虫は、非常に敏感で特異な生物学的指標であり、生物多様性のモニタリングに不可欠である。
本稿では,4つの多種多様な長い尾を持つデータセットの分類分類に関する12の視覚モデルを評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.310688583550805
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Ground beetles are a highly sensitive and speciose biological indicator, making them vital for monitoring biodiversity. However, they are currently an underutilized resource due to the manual effort required by taxonomic experts to perform challenging species differentiations based on subtle morphological differences, precluding widespread applications. In this paper, we evaluate 12 vision models on taxonomic classification across four diverse, long-tailed datasets spanning over 230 genera and 1769 species, with images ranging from controlled laboratory settings to challenging field-collected (in-situ) photographs. We further explore taxonomic classification in two important real-world contexts: sample efficiency and domain adaptation. Our results show that the Vision and Language Transformer combined with an MLP head is the best performing model, with 97\% accuracy at genus and 94\% at species level. Sample efficiency analysis shows that we can reduce train data requirements by up to 50\% with minimal compromise in performance. The domain adaptation experiments reveal significant challenges when transferring models from lab to in-situ images, highlighting a critical domain gap. Overall, our study lays a foundation for large-scale automated taxonomic classification of beetles, and beyond that, advances sample-efficient learning and cross-domain adaptation for diverse long-tailed ecological datasets.
- Abstract（参考訳）: 地上の甲虫は、非常に敏感で特異な生物学的指標であり、生物多様性のモニタリングに不可欠である。
しかし、現在では、分類学の専門家が微妙な形態的差異に基づいて種分化に挑戦するために必要な手作業のために、広く適用される前に未利用の資源となっている。
本稿では,230種と1769種にまたがる4種類の多種長尾データセットの分類分類に関する12の視覚モデルを評価する。
さらに、サンプル効率とドメイン適応の2つの重要な実世界の文脈における分類学的分類について検討する。
以上の結果から,ビジョンと言語変換器をMLPヘッドと組み合わせることで,種レベルでは99%,種レベルでは99%の精度で,最高の性能のモデルであることが示唆された。
サンプル効率分析は、パフォーマンスの最小限の妥協で、列車のデータ要求を最大50倍まで削減できることを示している。
領域適応実験は、実験室からin-situ画像へモデルを転送する際の重要な課題を明らかにし、重要な領域ギャップを浮き彫りにする。
本研究は、甲虫の大規模自動分類の基礎を築き、さらに様々な長い尾を持つ生態データセットに対するサンプル効率の学習とクロスドメイン適応を進めた。
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