論文の概要: ShadowWolf -- Automatic Labelling, Evaluation and Model Training Optimised for Camera Trap Wildlife Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.06521v1
• Date: Sat, 06 Dec 2025 18:17:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-09 22:03:54.392247
• Title: ShadowWolf -- Automatic Labelling, Evaluation and Model Training Optimised for Camera Trap Wildlife Images
• Title（参考訳）: ShadowWolf -- カメラトラップ野生生物画像に最適化された自動ラベリング、評価、モデルトレーニング
• Authors: Jens Dede, Anna Förster,
• Abstract要約: 世界の人類の連続的な成長は、人類の生息地の拡大につながっている。 野生生物のモニタリングは様々な文脈で重要になっている。 従来のAIトレーニングには、イメージ収集、ラベル付け、モデルトレーニングの3つの主要なステージが含まれている。 我々は,AIモデルのトレーニングと評価の段階の統合と最適化を目的とした,ShadowWolfと呼ばれる統合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://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The continuous growth of the global human population is leading to the expansion of human habitats, resulting in decreasing wildlife spaces and increasing human-wildlife interactions. These interactions can range from minor disturbances, such as raccoons in urban waste bins, to more severe consequences, including species extinction. As a result, the monitoring of wildlife is gaining significance in various contexts. Artificial intelligence (AI) offers a solution by automating the recognition of animals in images and videos, thereby reducing the manual effort required for wildlife monitoring. Traditional AI training involves three main stages: image collection, labelling, and model training. However, the variability, for example, in the landscape (e.g., mountains, open fields, forests), weather (e.g., rain, fog, sunshine), lighting (e.g., day, night), and camera-animal distances presents significant challenges to model robustness and adaptability in real-world scenarios. In this work, we propose a unified framework, called ShadowWolf, designed to address these challenges by integrating and optimizing the stages of AI model training and evaluation. The proposed framework enables dynamic model retraining to adjust to changes in environmental conditions and application requirements, thereby reducing labelling efforts and allowing for on-site model adaptation. This adaptive and unified approach enhances the accuracy and efficiency of wildlife monitoring systems, promoting more effective and scalable conservation efforts.
• Abstract（参考訳）: 世界の人類の連続的な成長は、人間の生息地の拡大をもたらし、野生生物の空間を減少させ、人間と野生生物の相互作用を増大させる。 これらの相互作用は、都市ごみ箱の中のアライグマのような小さな乱れから、種の絶滅を含むより深刻な結果まで様々である。 その結果,様々な文脈で野生生物のモニタリングの重要性が高まっている。 人工知能(AI)は、画像やビデオにおける動物の認識を自動化することで、野生生物の監視に必要な手作業を減らすソリューションを提供する。 従来のAIトレーニングには、イメージ収集、ラベル付け、モデルトレーニングの3つの主要なステージが含まれている。 しかし、風景(例:山、オープンフィールド、森林)、天気(例:雨、霧、日光)、照明(例:昼、夜)、カメラアニマル距離といった変動性は、現実のシナリオにおいて堅牢性と適応性をモデル化する上で大きな課題となる。 本研究では,AIモデルのトレーニングと評価の段階の統合と最適化により,これらの課題に対処するために設計された,ShadowWolfという統合フレームワークを提案する。 提案フレームワークは,動的モデル再訓練により環境条件やアプリケーション要件の変化を調整し,ラベル付けの労力を低減し,オンサイトモデル適応を可能にする。 この適応的で統一されたアプローチは、野生生物モニタリングシステムの正確性と効率を高め、より効果的でスケーラブルな保全活動を促進する。

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