Deep Learning and Synthetic Imagery for Migratory Bird Species Identification Using Drones
Notice bibliographique
Résumé
Recent technology advancements have caused a significant increase in popularity and availability of uninhabited aerial systems (UAS).Commercially available platforms are often equipped with powerful sensors, and have become a tool for researchers in many fields.In ornithology, using drones for surveying and population monitoring of different bird species is a relatively lower cost and higher time efficiency approach, when compared to ground based alternatives.In this thesis work, the use of UAS in the study of migratory shorebird species in Canada is explored with the development of computer vision applications.More specifically, a deep learning classification model is trained to identify the presence of birds of a given species in an image.The species selected for the first iteration of the application is the Canada geese, which is not one of the migratory shorebird species of interest, but is used as a proxy due to its availability and similar melanin colours.Images were collected from UAS in several field trips for the development of the vision models, and realistic physical models of the species of interest were used, considering the challenges of collecting data from live animals at that point in the project.Due to the specific nature of the problem being solved, the constructed datasets available for training the models did not have the volume that deep learning models typically require.To address this data scarcity issue, the datasets used were augmented with synthetic data generated with a Blender software add-on, with realistic models of the birds.For evaluation of the quality of the artificially generated images, a novel measure is developed, which is based on the reconstruction error of a convolutional autoencoder and a measure of image complexity.The synthetic image quality measure, named reconstruction error based similarity (RES), showed better results in controlled environments when compared to a popular alternative iii List of TablesHyperparameter search candidate values for the convolutional autoencoder.Random combinations of values are sampled during Bayesian search optimization. . . . .
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».