SuoiAI: Building a Dataset for Aquatic Invertebrates in Vietnam

要約

生態学的健康と保全の取り組みにとって、水生生物多様性の理解と監視が重要です。
このペーパーでは、ベトナムの水生無脊椎動物のデータセットを構築するためのエンドツーエンドのパイプラインであり、種分類に機械学習（ML）技術を採用するためのエンドツーエンドのパイプラインを提案します。
データ収集、注釈、モデルトレーニングの方法の概要を説明し、半学習学習を通じて注釈の努力を減らし、最先端のオブジェクトの検出と分類モデルを活用することに焦点を当てています。
私たちのアプローチの目的は、データ不足、きめの細かい分類、多様な環境条件での展開などの課題を克服することを目的としています。

要約(オリジナル)

Understanding and monitoring aquatic biodiversity is critical for ecological health and conservation efforts. This paper proposes SuoiAI, an end-to-end pipeline for building a dataset of aquatic invertebrates in Vietnam and employing machine learning (ML) techniques for species classification. We outline the methods for data collection, annotation, and model training, focusing on reducing annotation effort through semi-supervised learning and leveraging state-of-the-art object detection and classification models. Our approach aims to overcome challenges such as data scarcity, fine-grained classification, and deployment in diverse environmental conditions.

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