Reconocimiento de animales desde imágenes utilizando aprendizaje por transferencia

Automatic image-based recognition systems have been widely used to solve different computer vision tasks. In particular, animals' identification in farms is a research field of interest for the computer vision and the agriculture community. It is then necessary to develop robust and precise algorithms to support detection, recognition, and monitoring tasks to enhance farm management. Traditionally, deep learning approaches have been proposed to solve image-based detection tasks. Nonetheless, databases holding many instances are required to achieve competitive performances, not mentioning the hyperparameters tuning issues. In this paper, we propose a transfer learning approach for image-based animal recognition. We enhance a pre-trained Convolutional Neural Network model for animal classification from noisy and low-quality images. First, a dog vs. cat task is tested from the well-known CIFAR database. Further, a cow vs. no cow database is built to test our transfer learning approach. The achieved results show competitive classification performance using different types of architectures compared to state-of-the-art methodologies.Los sistemas de reconocimiento automático basados en imágenes se han utilizado ampliamente para resolver diferentes tareas de visión por computador. En particular, la identificación de animales en granjas es un campo de investigación de interés para comunidad relacionada con visión artificial y agricultura. En este sentido, es necesario desarrollar algoritmos robustos y precisos para respaldar las tareas de detección, reconocimiento y monitoreo, en aras de apoyar la gestión de granjas en agricultura. Tradicionalmente, se han propuesto enfoques de aprendizaje profundo para resolver tareas de detección basadas en imágenes. No obstante, se requieren de bases de datos con muchas instancias para lograr un rendimiento competitivo, sin mencionar los problemas de ajuste de los hiperparámetros. En este artículo, proponemos un enfoque de aprendizaje por transferencia para el reconocimiento de animales basado en imágenes. En particular, mejoramos un modelo de red neuronal convolucional previamente entrenado para la clasificación de animales a partir de imágenes ruidosas y de baja calidad. Primero, se prueba una tarea de perro contra gato a partir de la conocida base de datos CIFAR. Además, se crea una base de datos de vaca versus no vaca para probar nuestro enfoque de aprendizaje por transferencia. Los resultados obtenidos muestran un rendimiento de clasificación competitivo utilizando diferentes tipos de arquitecturas, en comparación con las metodologías actuales

Reconocimiento de animales desde imágenes utilizando aprendizaje por transferencia

Automatic image-based recognition systems have been widely used to solve different computer vision tasks. In particular, animals' identification in farms is a research field of interest for the computer vision and the agriculture community. It is then necessary to develop robust and precise algorithms to support detection, recognition, and monitoring tasks to enhance farm management. Traditionally, deep learning approaches have been proposed to solve image-based detection tasks. Nonetheless, databases holding many instances are required to achieve competitive performances, not mentioning the hyperparameters tuning issues. In this paper, we propose a transfer learning approach for image-based animal recognition. We enhance a pre-trained Convolutional Neural Network model for animal classification from noisy and low-quality images. First, a dog vs. cat task is tested from the well-known CIFAR database. Further, a cow vs. no cow database is built to test our transfer learning approach. The achieved results show competitive classification performance using different types of architectures compared to state-of-the-art methodologies.Los sistemas de reconocimiento automático basados en imágenes se han utilizado ampliamente para resolver diferentes tareas de visión por computador. En particular, la identificación de animales en granjas es un campo de investigación de interés para comunidad relacionada con visión artificial y agricultura. En este sentido, es necesario desarrollar algoritmos robustos y precisos para respaldar las tareas de detección, reconocimiento y monitoreo, en aras de apoyar la gestión de granjas en agricultura. Tradicionalmente, se han propuesto enfoques de aprendizaje profundo para resolver tareas de detección basadas en imágenes. No obstante, se requieren de bases de datos con muchas instancias para lograr un rendimiento competitivo, sin mencionar los problemas de ajuste de los hiperparámetros. En este artículo, proponemos un enfoque de aprendizaje por transferencia para el reconocimiento de animales basado en imágenes. En particular, mejoramos un modelo de red neuronal convolucional previamente entrenado para la clasificación de animales a partir de imágenes ruidosas y de baja calidad. Primero, se prueba una tarea de perro contra gato a partir de la conocida base de datos CIFAR. Además, se crea una base de datos de vaca versus no vaca para probar nuestro enfoque de aprendizaje por transferencia. Los resultados obtenidos muestran un rendimiento de clasificación competitivo utilizando diferentes tipos de arquitecturas, en comparación con las metodologías actuales

Learning Decorrelated Representations Efficiently Using Fast Fourier Transform

Barlow Twins and VICReg are self-supervised representation learning models that use regularizers to decorrelate features. Although these models are as effective as conventional representation learning models, their training can be computationally demanding if the dimension d of the projected embeddings is high. As the regularizers are defined in terms of individual elements of a cross-correlation or covariance matrix, computing the loss for n samples takes O(n d^2) time. In this paper, we propose a relaxed decorrelating regularizer that can be computed in O(n d log d) time by Fast Fourier Transform. We also propose an inexpensive technique to mitigate undesirable local minima that develop with the relaxation. The proposed regularizer exhibits accuracy comparable to that of existing regularizers in downstream tasks, whereas their training requires less memory and is faster for large d. The source code is available.Comment: Accepted for CVPR 202