Fugu-MT 論文翻訳(概要): SuoiAI: Building a Dataset for Aquatic Invertebrates in Vietnam

論文の概要: SuoiAI: Building a Dataset for Aquatic Invertebrates in Vietnam

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.15252v1
Date: Mon, 21 Apr 2025 17:33:02 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-29 15:37:49.439521
Title: SuoiAI: Building a Dataset for Aquatic Invertebrates in Vietnam
Title（参考訳）: 水産無脊椎動物のためのデータセットをベトナムで構築
Authors: Tue Vo, Lakshay Sharma, Tuan Dinh, Khuong Dinh, Trang Nguyen, Trung Phan, Minh Do, Duong Vu,
Abstract要約: 本稿では,ベトナムにおける水生無脊椎動物のデータセット構築のためのエンドツーエンドパイプラインであるSuoiAIを提案する。データ収集,アノテーション,モデルトレーニングの手法を概説し,半教師付き学習によるアノテーションの取り組みの軽減に焦点をあてる。本研究の目的は,データ不足,きめ細かな分類,多様な環境環境への展開といった課題を克服することである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.338234621260792
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Understanding and monitoring aquatic biodiversity is critical for ecological health and conservation efforts. This paper proposes SuoiAI, an end-to-end pipeline for building a dataset of aquatic invertebrates in Vietnam and employing machine learning (ML) techniques for species classification. We outline the methods for data collection, annotation, and model training, focusing on reducing annotation effort through semi-supervised learning and leveraging state-of-the-art object detection and classification models. Our approach aims to overcome challenges such as data scarcity, fine-grained classification, and deployment in diverse environmental conditions.
Abstract（参考訳）: 水生生物多様性の理解とモニタリングは、生態系の健康と保全の努力に不可欠である。本稿では,ベトナムにおける水生無脊椎動物のデータセット構築のためのエンドツーエンドパイプラインであるSuoiAIを提案し,種分類に機械学習(ML)技術を用いた。データ収集,アノテーション,モデルトレーニングの手法の概要を述べるとともに,半教師付き学習によるアノテーションの取り組みの軽減と,最先端のオブジェクト検出と分類モデルを活用することに注力する。本研究の目的は,データ不足,きめ細かな分類,多様な環境環境への展開といった課題を克服することである。

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