Schlangenarten durch Bilder identifizieren

Dieses Papier behandelt ein Projekt, das darauf abzielt, Schlangenarten mithilfe von Bildern für einen Wettbewerb namens SnakeCLEF 2024 zu identifizieren. Das Projekt nutzt eine Methode namens Transferlernen, die hilft, Wissen, das bei einer Aufgabe erlangt wurde, zu nutzen, um das Lernen bei einer anderen zu verbessern, in diesem Fall das Erkennen verschiedener Schlangenarten anhand von Fotos.

#Die Herausforderung der Schlangenidentifizierung

Schlangenarten aus Bildern zu identifizieren, ist keine einfache Aufgabe. Schlangen können sich sehr ähnlich sehen, und es gibt viele verschiedene Arten, die sich über verschiedene Regionen verteilen. Insgesamt umfasst der Datensatz, der für dieses Projekt verwendet wird, über 182.000 Bilder, die 1.784 verschiedene Schlangenarten aus 214 Ländern repräsentieren. Viele dieser Arten sind giftig, was die Bedeutung einer genauen Identifizierung noch erhöht.

Unser Datensatz ist nicht ausgewogen; 19,5 % der Arten sind giftig. Dieses Ungleichgewicht schafft zusätzliche Herausforderungen, da einige Arten im Datensatz häufiger auftreten könnten als andere. Zudem können Schlangen oft ähnlich aussehen aufgrund von Mimikry, wo eine harmlose Art einer giftigen ähnelt, was die Identifizierung noch schwieriger macht.

#Der Ansatz

Um diese Herausforderungen zu meistern, haben wir ein spezielles Modell namens DINOv2 von Meta verwendet, das eine Art Vision Transformer ist. Dieses Modell hilft uns, wichtige Merkmale aus den Bildern herauszuziehen, die bei der Identifizierung verschiedener Schlangenarten helfen können. Der Prozess besteht darin, die Merkmale, die wir aus den Bildern extrahieren, zu analysieren und diese dann zur Klassifizierung der Schlangen zu verwenden.

#Verständnis von Vision Transformern

Vision Transformer sind eine Art von künstlicher Intelligenz, die Bilder auf eine besondere Weise verarbeitet. Sie zerlegen Bilder in kleinere Stücke, so ähnlich, wie wir Sätze in einem Text verstehen, indem wir die einzelnen Wörter betrachten. Das Modell lernt, Muster in diesen Datenstücken zu erkennen, was ihm hilft, besser zu verstehen, was es in einem Bild sieht.

Wir benutzen DINOv2, weil es gute Leistungen mit unbekannten Bildern gezeigt hat. Das ist entscheidend, da viele der Schlangenfotos, die wir in unserem Projekt verwenden, aus verschiedenen Quellen stammen und möglicherweise nicht in anderen Datensätzen vorkommen.

#Datenanalyse

Vor dem Training unseres Modells haben wir eine Analyse der Daten durchgeführt. Wir haben die Muster innerhalb der Merkmale, die aus den Bildern extrahiert wurden, untersucht, um zu sehen, wie gut sie uns helfen können, zwischen den Arten zu unterscheiden.

Wir haben die Komplexität der Daten durch etwas namens Dimensionsreduktion verringert, was uns hilft, die Informationen einfacher zu visualisieren. Indem wir untersuchen, wie die Merkmale gruppiert sind, können wir ein Gefühl dafür bekommen, welche Schlangen anhand ihrer Bilder ähnlich aussehen. Generell haben wir festgestellt, dass viele ähnlich aussehende Schlangen in unserer Analyse dazu tendieren, zusammen gruppiert zu sein.

#Datenvorverarbeitung

Vor der Verwendung des DINOv2-Modells mussten wir die Bilder vorverarbeiten. Das beinhaltet die Umwandlung der Bilder in ein Format, das das Modell verstehen kann. Wir haben die verarbeiteten Bilder in einem Cloud-Speichersystem gespeichert, um sie leicht zugänglich zu machen.

Wir haben eine Pipeline verwendet, um diesen Prozess zu vereinfachen, indem wir ihn in verschiedene Phasen organisiert haben: Herunterladen der Bilder, Umwandeln in das richtige Format und Vorbereiten für die Analyse durch das Modell.

Nachdem die Bilder vorbereitet waren, haben wir sie in das Modell eingespeist, das Embeddings erzeugte. Diese Embeddings sind im Wesentlichen numerische Darstellungen der Bilder, die ihre wichtigsten Merkmale hervorheben.

#Modelltraining

Sobald wir die Embeddings hatten, haben wir einen Klassifikator trainiert, der Teil des Modells ist und lernt, wie man zwischen verschiedenen Schlangenarten unterscheidet. Der Klassifikator wurde mit linearen Schichten aufgebaut, die die Embeddings verschiedenen Schlangenarten zuordnen.

Der Trainingsprozess beinhaltete die Anpassung des Modells basierend darauf, wie gut es während Tests Vorhersagen treffen konnte. Wir haben die Leistung des Modells überwacht, um sicherzustellen, dass es effektiv lernt.

Während dieser Trainingsphase haben wir unsere Daten in zwei Teile aufgeteilt: einen Teil zum Trainieren des Modells und einen anderen, um die Leistung zu validieren. So konnten wir überprüfen, wie gut das Modell lernt und es bei Bedarf anpassen.

#Ergebnisse und Herausforderungen

Nach dem Training unseres Modells haben wir bei dem Wettbewerb einen Punktestand von 39,69 erreicht, was im Vergleich zu anderen Teilnehmern relativ niedrig ist. Der Höchstpunktestand lag bei 85,6, und wir haben erkannt, dass unsere Ergebnisse möglicherweise durch einige Probleme im Prozess der Beschriftung beeinträchtigt wurden, was zu falschen Klassifizierungen führen könnte.

In unserer Bewertung haben wir festgestellt, dass viele unserer Vorhersagen ungenau waren, insbesondere bei der Klassifizierung giftiger Schlangen. Das deutet darauf hin, dass unser Modell Verbesserungen benötigt, bevor es genau zwischen harmlosen und giftigen Arten unterscheiden kann.

#Zukünftige Richtungen

Um unser Modell zu verbessern, planen wir, verschiedene Strategien zu erkunden. Ein Bereich, auf den wir uns konzentrieren wollen, ist das Finden besserer Möglichkeiten, ungleiche Klassen im Datensatz zu handhaben. Das könnte den Einsatz unterschiedlicher Verlustfunktionen beinhalten, die dem Modell helfen, effektiver aus den vorhandenen Daten zu lernen.

Darüber hinaus glauben wir, dass der Einsatz von Bildsegmentierungstechniken die Fähigkeit unseres Modells erheblich verbessern könnte, die Schlangen in den Bildern zu finden und sich auf sie zu konzentrieren. Das bedeutet, das Modell zu lehren, die spezifischen Teile von Bildern zu erkennen, an denen Schlangen erscheinen, anstatt einfach das ganze Bild zu analysieren.

#Bildsegmentierung

Bildsegmentierung ist ein Prozess, der ein Bild in Teile trennt, was es dem Modell erleichtert, spezifische Objekte wie Schlangen zu finden. Indem diese Objekte isoliert werden, kann das Modell effektiver lernen, weil es sich auf Merkmale konzentrieren kann, die für die Identifizierung von Schlangenarten am wichtigsten sind.

Ein Modell, das wir in Betracht ziehen, ist Metas Segment Anything Model (SAM), das automatisch Bilder basierend auf Objekten ohne menschliche Hilfe trennen kann. Obwohl SAM Einschränkungen bei der Identifizierung hat, welche Segmente Schlangen enthalten, kann es trotzdem nützlich sein, um beschriftete Datensätze zu generieren.

#Feinabstimmung

Ein weiterer vielversprechender Ansatz beinhaltet die Feinabstimmung eines Modells namens YOLOv8. Dieses Modell kann darauf trainiert werden, spezifische Pixel zu identifizieren, die zu Schlangen gehören, was die allgemeine Klassifizierung unterstützen würde. Allerdings müssen wir einen beschrifteten Datensatz zu diesem Zweck zusammentragen, was den Einsatz vorhandener Open-Source-Datensätze, die Bilder von verschiedenen Schlangen enthalten, beinhalten könnte.

Durch die Nutzung dieser Techniken hoffen wir, die Fähigkeit unseres Modells zur genauen Identifizierung von Schlangen zu verbessern, insbesondere bei schwierigen Fällen, in denen Schlangen ähnlich aussehen.

#Fazit

Zusammenfassend zielte unser Projekt darauf ab, Schlangenarten aus Bildern mithilfe eines Modells namens DINOv2 zu identifizieren. Auch wenn wir mit Herausforderungen in Bezug auf Leistung und Genauigkeit konfrontiert waren, deuten unsere Ergebnisse darauf hin, dass es Raum für Verbesserungen durch fortschrittliche Techniken wie Segmentierung und eine bessere Handhabung von Klassenungleichgewichten gibt.

Die Arbeit, die wir geleistet haben, legt das Fundament für zukünftige Anstrengungen zur Verfeinerung unserer Methoden, mit dem Ziel, eine bessere Genauigkeit bei der Schlangenidentifizierung zu erreichen. Indem wir aktuelle Herausforderungen angehen und neue Techniken einbeziehen, können wir zu den Bemühungen um Biodiversitätsüberwachung und Artenklassifizierung beitragen.