論文の概要: Deep Learning for Automated Identification of Vietnamese Timber Species: A Tool for Ecological Monitoring and Conservation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10938v1
• Date: Wed, 13 Aug 2025 02:54:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-18 14:51:23.591291
• Title: Deep Learning for Automated Identification of Vietnamese Timber Species: A Tool for Ecological Monitoring and Conservation
• Title（参考訳）: ベトナム産ティベル属の自動同定のための深層学習 : 生態モニタリングと保全のためのツール
• Authors: Tianyu Song, Van-Doan Duong, Thi-Phuong Le, Ton Viet Ta,
• Abstract要約: 本研究では,ベトナムでよく見られる10種の木材の自動分類における深層学習の適用について検討した。 フィールドコレクトされた木材サンプルからカスタムイメージデータセットを構築し、5つの最先端の畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを評価した。 ShuffleNetV2は、99.29%、F1スコア99.35%の精度で、分類性能と計算効率の最良のバランスを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1466764570532004
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate identification of wood species plays a critical role in ecological monitoring, biodiversity conservation, and sustainable forest management. Traditional classification approaches relying on macroscopic and microscopic inspection are labor-intensive and require expert knowledge. In this study, we explore the application of deep learning to automate the classification of ten wood species commonly found in Vietnam. A custom image dataset was constructed from field-collected wood samples, and five state-of-the-art convolutional neural network architectures--ResNet50, EfficientNet, MobileViT, MobileNetV3, and ShuffleNetV2--were evaluated. Among these, ShuffleNetV2 achieved the best balance between classification performance and computational efficiency, with an average accuracy of 99.29\% and F1-score of 99.35\% over 20 independent runs. These results demonstrate the potential of lightweight deep learning models for real-time, high-accuracy species identification in resource-constrained environments. Our work contributes to the growing field of ecological informatics by providing scalable, image-based solutions for automated wood classification and forest biodiversity assessment.
• Abstract（参考訳）: 木材種の正確な識別は、生態モニタリング、生物多様性保全、持続可能な森林管理において重要な役割を担っている。 従来の分類法は、顕微鏡検査と顕微鏡検査に依存しており、専門知識を必要とする。 本研究では,ベトナムでよく見られる10種の木材の自動分類における深層学習の適用について検討した。 ResNet50、EfficientNet、MobileViT、MobileNetV3、ShuffleNetV2の5つの最先端の畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャからカスタムイメージデータセットを構築した。 このうち、ShuffleNetV2は分類性能と計算効率の最良のバランスを達成し、平均精度は99.29\%、F1スコアは99.35\%であった。 これらの結果は,資源制約環境下でのリアルタイムかつ高精度な種同定のための軽量ディープラーニングモデルの可能性を示している。 本研究は、木材の自動分類と森林生物多様性評価のためのスケーラブルで画像ベースのソリューションを提供することにより、生態情報学の分野の発展に寄与する。

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