面向基于油漆标记重识别的蜜蜂花丛行为自动检测
计算机视觉与模式识别
2023-11-14 v1
摘要
在本文中，我们表明油漆标记是一种可行的方案，用于自动化分析涉及野外蜜蜂的行为检测，其中标记必须尽可能轻量。我们贡献了一个用于带油漆标记蜜蜂重识别的新数据集，包含 4392 张图像与 27 个身份。采用 ResNet 骨干网络与三元组损失的对比学习，在身份预先已知的封闭设定下得到了近乎完美的识别身份表示特征。多种实验评估了泛化到独立 ID 的能力，并展示了使用不同身体部位（如仅使用无标记的腹部）进行识别的影响。此外，我们展示了完全自动化访问检测的潜力，并提供了未来在边缘设备上野外实时部署的计算时间初步结果。
引用
@article{arxiv.2311.07407,
title = {Towards Automatic Honey Bee Flower-Patch Assays with Paint Marking Re-Identification},
author = {Luke Meyers and Josué Rodríguez Cordero and Carlos Corrada Bravo and Fanfan Noel and José Agosto-Rivera and Tugrul Giray and Rémi Mégret},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.07407},
year = {2023}
}
备注
Paper 17, workshop "CV4Animals: Computer Vision for Animal Behavior Tracking and Modeling", in conjunction with Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2023), June 18, 2023, Vancouver, Canada