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J-GLOBAL ID：202202239475750287   整理番号：22A0841787

神経アーキテクチャ探索によるCameraトラップ画像における動物の同定【JST・京大機械翻訳】

Identifying Animals in Camera Trap Images via Neural Architecture Search

著者 (4件)： Jia Liang (School of Technology, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China) ,  Jia Liang (School of Microelectronics and Control Engineering, Changzhou University, Changzhou 213164, China) ,  Tian Ye (School of Technology, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China) ,  Zhang Junguo (School of Technology, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China)
資料名： Computational Intelligence and Neuroscience (Web)  (Computational Intelligence and Neuroscience (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7694A  ISSN： 1687-5265  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 野生動物は生態系構造化と安定性に必須であり,従って生態学的研究にとって重要である。大部分の野生動物は,高い運動能力または隠された能力を持っているので,生態学的研究におけるカメラトラップの応用の前に,動物外観の証拠を得ることは,比較的困難である。しかし,単一カメラトラップは,短期間で数千の動物画像を生成し,分類を必要とする数百万の画像で必然的に終わる。カメラトラップ画像を分類するために開発された多くの方法があるが,それらのほとんど全ては,すべてのカメラトラップ画像を処理する非常に深い畳み込みニューラルネットワークのパターンに従う。従って,対応する監視領域は,ネットワーク能力に整合するのに繊細に制御する必要がある可能性があり,将来,地域を拡大するのは難しい。本研究では,カメラトラップを独立クラスタにグループ分けするシナリオを考察し,クラスタにより生成された画像を,カスタマイズネットワークを設置したエッジデバイスにより処理した。従って,このシナリオにおけるエッジデバイスはクラスタスケールにより高度に不均一である。その結果,カメラトラップ画像の分類に普及するネットワークは,取得が困難な専門知識を必要とする修正なしにエッジデバイスに展開できない。これは,エッジデバイスのためのニューラルアーキテクチャ検索を介してネットワーク設計を自動化する。しかし,探索は候補ネットワークの評価により費用がかかり,その結果はエッジデバイスの資源限界を考慮することなく実行不可能であった。したがって,検索コストを下げるための候補ネットワークを評価するために回帰木を用いた探索法を提案し,候補ネットワークを資源限界に関して自動的に調整したメタアーキテクチャに基づいて構築する。実験では,エッジデバイスJetson X2に適用できるネットワークを見つけるために,探索は6.5時間を消費する。次に,検出されたネットワークをワークステーションを通してカメラトラップ画像上で訓練し,Jetson X2で試験した。ネットワークは,自動および手動設計ネットワークと比較して,競合精度を達成した。Copyright 2022 Liang Jia et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 運動能力 ,  自動化 ,  ネットワーク ,  *画像 ,  クラスタ ,  野生動物 ,  生態学 ,  生態系 ,  同定 ,  ワークステーション ,  *計算機アーキテクチャ ,  *トラップ【生物】 ,  カスタム化
準シソーラス用語： ネットワーク設計 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (54件)：

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• P. A. Fleming, H. Anderson, A. S. Prendergast, M. R. Bretz, L. E. Valentine, G. E. S. Hardy, "Is the loss of Australian digging mammals contributing to a deterioration in ecosystem function?," Mammal Review, vol. 44, no. 2, pp. 94-108, 2014.

タイトルに関連する用語 (6件)： 神経 ,  アーキテクチャ ,  探索 ,  トラップ ,  動物 ,  同定