Pytorch-Wildlife: A Collaborative Deep Learning Framework for Conservation

要約

さまざまな要因によって地球規模の生物多様性が驚くべき減少を見せており、大規模な野生生物の監視が緊急に必要であることが浮き彫りになっています。
これに応えて、科学者たちは野生生物の監視におけるデータ処理のための自動化された深層学習手法に注目しました。
ただし、これらの高度な手法を現実世界のシナリオに適用することは、その複雑さと専門知識の必要性により、主に技術的な課題と学際的な障壁により困難です。
これらの課題に対処するために、PyTorch 上に構築されたオープンソースの深層学習プラットフォームである Pytorch-Wildlife を紹介します。
強力な AI モデルを作成、変更、共有するために設計されています。
このプラットフォームは使いやすさとアクセシビリティを重視しており、技術的背景が限られているかまったくない人でもアクセスできるようにしています。
また、機能拡張とさらなる開発を簡素化するためのモジュール式コードベースも提供します。
Pytorch-Wildlife は、画像やビデオ内の動物の検出と分類のために、ローカル インストールまたは Hugging Face を通じてアクセスできる直感的でユーザー フレンドリーなインターフェイスを提供します。
Pytorch-Wildlife は、2 つの現実世界のアプリケーションとして、アマゾンの熱帯雨林での種認識と、ガラパゴス諸島での侵入的なオポッサムの認識のための動物分類モデルをトレーニングするために利用されています。
オポッサム モデルは 98% の精度を達成し、Amazon モデルはデータの 90% のうち 36 匹の動物に対して 92% の認識精度を達成しました。
Pytorch-Wildlife が進化するにつれて、私たちはより多くの保護タスクを統合し、さまざまな環境課題に対処することを目指しています。
Pytorch-Wildlife は https://github.com/microsoft/CameraTraps で入手できます。

要約(オリジナル)

The alarming decline in global biodiversity, driven by various factors, underscores the urgent need for large-scale wildlife monitoring. In response, scientists have turned to automated deep learning methods for data processing in wildlife monitoring. However, applying these advanced methods in real-world scenarios is challenging due to their complexity and the need for specialized knowledge, primarily because of technical challenges and interdisciplinary barriers. To address these challenges, we introduce Pytorch-Wildlife, an open-source deep learning platform built on PyTorch. It is designed for creating, modifying, and sharing powerful AI models. This platform emphasizes usability and accessibility, making it accessible to individuals with limited or no technical background. It also offers a modular codebase to simplify feature expansion and further development. Pytorch-Wildlife offers an intuitive, user-friendly interface, accessible through local installation or Hugging Face, for animal detection and classification in images and videos. As two real-world applications, Pytorch-Wildlife has been utilized to train animal classification models for species recognition in the Amazon Rainforest and for invasive opossum recognition in the Galapagos Islands. The Opossum model achieves 98% accuracy, and the Amazon model has 92% recognition accuracy for 36 animals in 90% of the data. As Pytorch-Wildlife evolves, we aim to integrate more conservation tasks, addressing various environmental challenges. Pytorch-Wildlife is available at https://github.com/microsoft/CameraTraps.

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