論文の概要: Beyond Off-the-Shelf Models: A Lightweight and Accessible Machine Learning Pipeline for Ecologists Working with Image Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.15813v1
- Date: Thu, 22 Jan 2026 10:01:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-23 21:37:20.567442
- Title: Beyond Off-the-Shelf Models: A Lightweight and Accessible Machine Learning Pipeline for Ecologists Working with Image Data
- Title（参考訳）: オフザシェルフモデルを超えて:画像データを扱う生態学者のための軽量でアクセシブルな機械学習パイプライン
- Authors: Clare Chemery, Hendrik Edelhoff, Ludwig Bothmann,
- Abstract要約: 生態学的研究において、画像の分類に機械学習(ML)手法を適用する際の障壁を低くするために設計された軽量な実験パイプラインを導入する。
本ツールは,事前処理,トレーニング,評価のための単純なコマンドラインインタフェースと,アノテーション,エラー解析,モデル比較のためのグラフィカルインターフェースを組み合わせる。
概念実証として,ドイツのヴェルデンシュタイン森林で収集された3392枚のカメラトラップ画像から,赤鹿(Cervus elaphus)を年齢・性別別に分類するパイプラインを適用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6372261626436676
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce a lightweight experimentation pipeline designed to lower the barrier for applying machine learning (ML) methods for classifying images in ecological research. We enable ecologists to experiment with ML models independently, thus they can move beyond off-the-shelf models and generate insights tailored to local datasets and specific classification tasks and target variables. Our tool combines a simple command-line interface for preprocessing, training, and evaluation with a graphical interface for annotation, error analysis, and model comparison. This design enables ecologists to build and iterate on compact, task-specific classifiers without requiring advanced ML expertise. As a proof of concept, we apply the pipeline to classify red deer (Cervus elaphus) by age and sex from 3392 camera trap images collected in the Veldenstein Forest, Germany. Using 4352 cropped images containing individual deer labeled by experts, we trained and evaluated multiple backbone architectures with a wide variety of parameters and data augmentation strategies. Our best-performing models achieved 90.77% accuracy for age classification and 96.15% for sex classification. These results demonstrate that reliable demographic classification is feasible even with limited data to answer narrow, well-defined ecological problems. More broadly, the framework provides ecologists with an accessible tool for developing ML models tailored to specific research questions, paving the way for broader adoption of ML in wildlife monitoring and demographic analysis.
- Abstract（参考訳）: 生態学的研究において、画像の分類に機械学習(ML)手法を適用する際の障壁を低くするために設計された軽量な実験パイプラインを導入する。
我々は、生態学者が独立してMLモデルを実験できるようにし、既成のモデルを超えて、ローカルデータセットや特定の分類タスクやターゲット変数に適した洞察を生成することができる。
本ツールは,事前処理,トレーニング,評価のための単純なコマンドラインインタフェースと,アノテーション,エラー解析,モデル比較のためのグラフィカルインターフェースを組み合わせる。
この設計により、生態学者は高度なMLの専門知識を必要とせずに、コンパクトでタスク固有の分類器を構築および反復することができる。
概念実証として,ドイツのヴェルデンシュタイン森林で収集された3392枚のカメラトラップ画像から,赤鹿(Cervus elaphus)を年齢・性別別に分類するパイプラインを適用した。
専門家によってラベル付けされた個別の鹿を含む4352個の収穫画像を用いて、幅広いパラメータとデータ拡張戦略を用いて、複数のバックボーンアーキテクチャを訓練し、評価した。
我々の最高のパフォーマンスモデルは、年齢分類で90.77%、性別分類で96.15%の精度を達成した。
これらの結果は、限られたデータでも、狭い、明確に定義された生態系問題に答えられる信頼性の高い人口分類が可能であることを示している。
より広い範囲で、このフレームワークは、生態学者に、特定の研究課題に適したMLモデルを開発するためのアクセス可能なツールを提供し、野生生物のモニタリングと人口分析にMLを広く採用する道を開く。
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