論文の概要: Reevaluating Automated Wildlife Species Detection: A Reproducibility Study on a Custom Image Dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.07305v1
- Date: Mon, 08 Dec 2025 08:47:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-09 22:03:54.791253
- Title: Reevaluating Automated Wildlife Species Detection: A Reproducibility Study on a Custom Image Dataset
- Title（参考訳）: 自動野生生物種検出の再評価:カスタム画像データセットの再現性の検討
- Authors: Tobias Abraham Haider,
- Abstract要約: 本研究は、Google Inception-ResNet-v2モデルを用いて、カメラトラップ画像におけるヨーロッパの野生哺乳類の自動検出を行ったCarl et al.の知見を再考する。
オープンリソースと90種にまたがる900の画像からなる異なるデータセットを用いて,実験をスクラッチから再実装した。
最小限の事前処理の後、データセットの違いにもかかわらず、元の作業で報告された71%と密接に一致し、全体的な分類精度は62%に達した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: This study revisits the findings of Carl et al., who evaluated the pre-trained Google Inception-ResNet-v2 model for automated detection of European wild mammal species in camera trap images. To assess the reproducibility and generalizability of their approach, we reimplemented the experiment from scratch using openly available resources and a different dataset consisting of 900 images spanning 90 species. After minimal preprocessing, we obtained an overall classification accuracy of 62%, closely aligning with the 71% reported in the original work despite differences in datasets. As in the original study, per-class performance varied substantially, as indicated by a macro F1 score of 0.28,highlighting limitations in generalization when labels do not align directly with ImageNet classes. Our results confirm that pretrained convolutional neural networks can provide a practical baseline for wildlife species identification but also reinforce the need for species-specific adaptation or transfer learning to achieve consistent, high-quality predictions.
- Abstract（参考訳）: 本研究は、Google Inception-ResNet-v2モデルを用いて、カメラトラップ画像におけるヨーロッパの野生哺乳類の自動検出を行ったCarl et al の知見を再考する。
それらの手法の再現性と一般化性を評価するため,90種にまたがる900の画像からなる異なるデータセットを用いて,実験をスクラッチから再実装した。
最小限の事前処理の後、データセットの違いにもかかわらず、元の作業で報告された71%と密接に一致し、全体的な分類精度は62%に達した。
元の研究では、マクロF1スコア0.28で示されるように、クラス毎のパフォーマンスは大幅に変化した。
以上の結果から,事前学習した畳み込みニューラルネットワークは,野生生物種同定の実践的ベースラインを提供するだけでなく,一貫した高品質な予測を実現するために,種特異的適応や移動学習の必要性を高めることができることを確認した。
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