Towards Automatic Honey Bee Flower-Patch Assays with Paint Marking Re-Identification

要約

この論文では、マーキングを可能な限り軽量にする必要がある現場で、ペイントマーキングがミツバチに関係する行動アッセイの分析を自動化する実現可能なアプローチであることを示します。
私たちは、4392 枚の画像と 27 の識別情報を含むペイント マーキングによるミツバチの再識別のための新しいデータセットを提供します。
ResNet バックボーンとトリプレット損失による対照学習により、アイデンティティが事前にわかっている閉鎖的な設定でほぼ完璧な認識を実現するアイデンティティ表現特徴が得られました。
さまざまな実験により、ID を分離する一般化機能が評価され、マークのない腹部のみを使用するなど、識別にさまざまな身体部分を使用することの影響が示されています。
さらに、訪問検出を完全に自動化し、将来のエッジデバイス上での現場でのリアルタイム展開に向けた計算時間の暫定的な結果を提供する可能性を示します。

要約(オリジナル)

In this paper, we show that paint markings are a feasible approach to automatize the analysis of behavioral assays involving honey bees in the field where marking has to be as lightweight as possible. We contribute a novel dataset for bees re-identification with paint-markings with 4392 images and 27 identities. Contrastive learning with a ResNet backbone and triplet loss led to identity representation features with almost perfect recognition in closed setting where identities are known in advance. Diverse experiments evaluate the capability to generalize to separate IDs, and show the impact of using different body parts for identification, such as using the unmarked abdomen only. In addition, we show the potential to fully automate the visit detection and provide preliminary results of compute time for future real-time deployment in the field on an edge device.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google