PARDINUS: 基于自编码器的弱监督红外相机空图像剔除
计算机视觉与模式识别
2023-12-25 v1 机器学习
摘要
红外触发相机广泛用于野生动物监测。这些相机在检测到运动时拍摄照片，以捕捉出现动物的图像。这些图像中有很大一部分是空的——图像中没有出现野生动物。过滤掉这些图像并非易事，因为需要生物学家花费数小时进行人工工作。因此，自动化这一任务引起了显著关注。自动剔除空红外相机图像在机器学习领域仍是一个开放领域。现有解决方案通常依赖于最先进的监督卷积神经网络，这些网络需要在训练阶段对图像进行标注。PARDINUS（基于自编码器的弱监督红外相机空图像剔除）建立在弱监督学习的基础上，并证明这种方法可以媲美甚至超越其他需要更多标注工作的全监督方法。
引用
@article{arxiv.2312.14812,
title = {PARDINUS: Weakly supervised discarding of photo-trapping empty images based on autoencoders},
author = {David de la Rosa and Antonio J Rivera and María J del Jesus and Francisco Charte},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.14812},
year = {2023}
}