Fugu-MT 論文翻訳(概要): Jellyfish Species Identification: A CNN Based Artificial Neural Network Approach

論文の概要: Jellyfish Species Identification: A CNN Based Artificial Neural Network Approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.11116v1
Date: Tue, 15 Jul 2025 09:10:36 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-16 19:46:03.049204
Title: Jellyfish Species Identification: A CNN Based Artificial Neural Network Approach
Title（参考訳）: クラゲの種識別:CNNに基づくニューラルネットワークによるアプローチ
Authors: Md. Sabbir Hossen, Md. Saiduzzaman, Pabon Shaha, Mostofa Kamal Nasir,
Abstract要約: クラゲは海洋生態系の維持に重要な役割を担っているが、生物多様性と保全に重大な課題を生んでいる。本研究では,水中画像データセットを用いたクラゲ種検出・分類のための深層学習フレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Jellyfish, a diverse group of gelatinous marine organisms, play a crucial role in maintaining marine ecosystems but pose significant challenges for biodiversity and conservation due to their rapid proliferation and ecological impact. Accurate identification of jellyfish species is essential for ecological monitoring and management. In this study, we proposed a deep learning framework for jellyfish species detection and classification using an underwater image dataset. The framework integrates advanced feature extraction techniques, including MobileNetV3, ResNet50, EfficientNetV2-B0, and VGG16, combined with seven traditional machine learning classifiers and three Feedforward Neural Network classifiers for precise species identification. Additionally, we activated the softmax function to directly classify jellyfish species using the convolutional neural network models. The combination of the Artificial Neural Network with MobileNetV3 is our best-performing model, achieving an exceptional accuracy of 98%, significantly outperforming other feature extractor-classifier combinations. This study demonstrates the efficacy of deep learning and hybrid frameworks in addressing biodiversity challenges and advancing species detection in marine environments.
Abstract（参考訳）: 多様なゼラチン性海洋生物群であるゼリーフィッシュは、海洋生態系の維持において重要な役割を担っているが、その急速な増殖と生態的影響により、生物多様性と保全に重要な課題を提起している。クラゲ種の正確な同定は生態学的モニタリングと管理に不可欠である。本研究では,水中画像を用いたクラゲ種検出・分類のための深層学習フレームワークを提案する。このフレームワークは、MobileNetV3、ResNet50、EfficientNetV2-B0、VGG16といった高度な機能抽出技術と、7つの伝統的な機械学習分類器と3つのFeedforward Neural Network分類器を組み合わせて、正確な種を特定する。さらに、畳み込みニューラルネットワークモデルを用いてクラゲの種を直接分類するソフトマックス機能を活性化した。ニューラルネットワークとMobileNetV3の組み合わせは、優れたパフォーマンスモデルであり、98%の例外的な精度を実現し、他の特徴抽出器と分類器の組み合わせよりも大幅に優れています。本研究では,生物多様性の課題に対処し,海洋環境下での種検出を推し進めるために,深層学習とハイブリッドフレームワークの有効性を示す。

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