Do you get what you see? Insights of using mAP to select architectures of pretrained neural networks for automated aerial animal detection
Notice bibliographique
Résumé
The vast amount of images generated by aerial imagery in the context of regular wildlife surveys nowadays require automatic processing tools. At the top of the mountain of different methods to automatically detect objects in images reigns deep learning's object detection. The recent focus given to this task has led to an influx of many different architectures of neural networks that are benchmarked against standard datasets like Microsoft's Common Objects in COntext (COCO). Performance on COCO, a large dataset of computer vision images, is given in terms of mean Average Precision (mAP). In this study, we use six pretrained networks to detect red deer from aerial images, three of which have never been used, to our knowledge, in a context of aerial wildlife surveys. We compare their performance along COCO's mAP and a common test metric in animal surveys, the F1-score. We also evaluate how dataset imbalance and background uniformity, two common difficulties in wildlife surveys, impact the performance of our models. Our results show that the mAP is not a reliable metric to select the best model to count animals in aerial images and that a counting-focused metric like the F1-score should be favored instead. Our best overall performance was achieved with Generalized Focal Loss (GFL). It scored the highest along both metrics, combining most accurate counting and localization (with average F1-score of 0.96 and 0.97 and average mAP scores of 0.77 and 0.89 on both datasets respectively) and is therefore very promising for future applications. While both imbalance and background uniformity improved the performance of our models, their combined effect had twice as much impact as the choice of architecture. This finding seems to confirm that the recent data-centric shift in the deep learning field could also lead to performance gains in wildlife surveys.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».