Scaling whale monitoring using deep learning: A human-in-the-loop solution for analyzing aerial datasets
Notice bibliographique
Résumé
To ensure effective cetacean management and conservation policies, it is necessary to collect and rigorously analyze data about these populations. Remote sensing allows the acquisition of images over large observation areas, but due to the lack of reliable automatic analysis techniques, biologists usually analyze all images by hand. In this paper, we propose a human-in-the-loop approach to couple the power of deep learning-based automation with the expertise of biologists to develop a reliable artificial intelligence assisted annotation tool for cetacean monitoring. We tested this approach to analyze a dataset of 5334 aerial images acquired in 2017 by Fisheries and Oceans Canada to monitor belugas ( Delphinapterus leucas ) from the threatened Cumberland Sound population in Clearwater Fjord, Canada. First, we used a test subset of photographs to compare predictions obtained by the fine-tuned model to manual annotations made by three observers, expert marine mammal biologists. With only 100 annotated images for training, the model obtained between 90% and 91.4% mutual agreement with the three observers, exceeding the minimum inter-observer agreement of 88.6% obtained between the experts themselves. Second, this model was applied to the full dataset. The predictions were then verified by an observer and compared to annotations made completely manually and independently by another observer. The annotating observer and the human-in-the-loop pipeline detected 4051 belugas in common, out of a total of 4572 detections for the observer and 4298 for our pipeline. This experiment shows that the proposed human-in-the-loop approach is suitable for processing novel aerial datasets for beluga counting and can be used to scale cetacean monitoring. It also highlights that human observers, even experienced ones, have varied detection bias, underlining the need to discuss standardization of annotation protocols.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».