抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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地球上のABSTRACTMost動物種は昆虫であり,最近の報告は,それらの豊度が劇的に減少していることを示唆している。これらの報告は広範囲の昆虫分類群と地域に由来するが,現象の程度を評価する証拠は,まだまばらである。昆虫個体群は研究にとって挑戦的であり,ほとんどのモニタリング方法は労働集約的で非効率である。コンピュータビジョンと深層学習の進歩は,このグローバルな課題への新しい解決策を提供する。日と季節のサイクルを通して,効果的に,連続的に,そして,非侵襲的に昆虫学的観察を行うことができるカメラと他のセンサー。また,試料の物理的外観は,研究室における自動イメージングによって捉えることができる。これらのデータを訓練すると,深層学習モデルは昆虫豊度,バイオマスおよび多様性の推定を提供できる。さらに,深い学習モデルは,表現型形質,行動,および相互作用の変化を定量化することができる。ここでは,昆虫および他の無脊椎動物のより費用対効果の高いモニタリングのための緊急の需要に,深い学習とコンピュータビジョンにおける最近の発展を結びつけた。昆虫のセンサに基づくモニタリングの例を示した。著者らは,深い学習ツールが,生態学的情報を引き出すために,大きなデータ出力にいかに適用できるかを示し,また,そのような解決策を昆虫学で実装するのに先行する課題について議論する。この変換を促進する4つの焦点領域を同定した。1)画像ベースの分類学的同定の検証,2)十分な訓練データの生成,3)公開された参照データベースの開発,4)深い学習と分子ツールを統合するための解決策。意義 ステートメント昆虫集団は研究が困難であるが,コンピュータビジョンと深層学習は,クロックと全季節にわたって生物多様性の連続的で非侵襲的なモニタリングの機会を提供する。また,これらのツールは実験室設定における試料の処理を容易にすることができる。自動化イメージングは,豊度を測定するために標本を同定し,計数する効果的な方法を提供する。昆虫学に関連するセンサとデバイスの例を示し,深層学習ツールが大きなデータストリームを生態学的情報に変換することができる方法を示した。著者らは,先頭に置いて,4つの焦点領域を特定して,昆虫学のための深い学習とコンピュータビジョンゲーム変化者を作るための課題について議論する。関心の競争を競争することは,競合する興味を宣言していない。GlossaryBinは,コンテナにランダムに配置された多くのオブジェクトの1つをピックアップするロボットのための産業用語を採った。画像認識と分類のために通常適用されるセルバの異なる層を有するニューラルネットワークのファミリーにおける畳込みニューラルネットワーク(CNN)a深層学習アルゴリズム。CNNは,画像中の様々なオブジェクトとパターンを認識するために訓練できる。CNN:畳み込み,活性化関数,サブサンプリング,および完全接続層には4つの主な異なる操作がある。訓練中に,各畳み込みと完全接続層の学習可能パラメータを調整し,CNNは訓練データの異なるパターンを認識し,最終画像分類に使用できる。データ増強技法は,分類のために興味の対象を持つ修正画像を作成することにより,訓練データセットのサイズを人工的に拡大するために使用できる。人工知能の機械学習部分集合は,構造化データを通して自分自身を供給することにより,人間の介入なしに自分自身を変更できるアルゴリズムを生成することと関連する。機械学習の深い学習部分集合は,アルゴリズムが作成され,機械学習と同様に機能しているが,これらのアルゴリズムの多くのレベルがあり,それぞれ,データの異なる解釈を提供する。短い標準遺伝子断片を用いた種のDNAバーコーディング同定。追跡すべきオブジェクトの初期記述について述べた。訓練データ分類画像(例えば,専門家によって同定された既知種の画像)は,深い学習モデルを訓練するために記録されている。真の陽性率と呼ばれる真陽性と偽陽性の和によって分割された真の陽性の個数は,真陽性と偽陰性の合計によって分割された真陽性の数である。分類精度は,標本の総数によって分割された真陽性と真陰性の合計であった。View Full Text【JST・京大機械翻訳】
