RFIDeep: Unfolding the potential of deep learning for radio‐frequency identification
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Automatic monitoring of wildlife is becoming a critical tool in the field of ecology. In particular, Radio‐Frequency IDentification (RFID) is now a widespread technology to assess the phenology, breeding and survival of many species. While RFID produces massive datasets, no established fast and accurate methods are yet available for this type of data processing. Deep learning approaches have been used to overcome similar problems in other scientific fields and hence might hold the potential to overcome these analytical challenges and unlock the full potential of RFID studies. We present a deep learning workflow, coined “RFIDeep”, to derive ecological features, such as breeding status and outcome, from RFID mark‐recapture data. To demonstrate the performance of RFIDeep with complex datasets, we used a long‐term automatic monitoring of a long‐lived seabird that breeds in densely packed colonies, hence with many daily entries and exits. To determine individual breeding status and phenology and for each breeding season, we first developed a one‐dimensional convolution neural network (1D‐CNN) architecture. Second, to account for variance in breeding phenology and technical limitations of field data acquisition, we built a new data augmentation step mimicking a shift in breeding dates and missing RFID detections, a common issue with RFIDs. Third, to identify the segments of the breeding activity used during classification, we also included a visualisation tool, which allows users to understand what is usually considered a “black box” step of deep learning. With these three steps, we achieved a high accuracy for all breeding parameters: breeding status accuracy = 96.3%; phenological accuracy = 86.9%; and breeding success accuracy = 97.3%. RFIDeep has unfolded the potential of artificial intelligence for tracking changes in animal populations, multiplying the benefit of automated mark‐recapture monitoring of undisturbed wildlife populations. RFIDeep is an open source code to facilitate the use, adaptation, or enhancement of RFID data in a wide variety of species. In addition to a tremendous time saving for analysing these large datasets, our study shows the capacities of CNN models to autonomously detect ecologically meaningful patterns in data through visualisation techniques, which are seldom used in ecology.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».