Trade-off between deep learning for species identification and inference about predator-prey co-occurrence: Reproducible R workflow integrating models in computer vision and ecological statistics
Gimenez, Olivier | Kervellec, Maëlis | Fanjul, Jean-Baptiste | Chaine, Anna | Marescot, Lucile | Bollet, Yoann | Duchamp, Christophe | Centre d’Ecologie Fonctionnelle et Evolutive (CEFE) ; Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-École Pratique des Hautes Études (EPHE) ; Université Paris Sciences et Lettres (PSL)-Université Paris Sciences et Lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [Occitanie])-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier ; Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Montpellier (UM) | Fédération Départementale des Chasseurs du Jura (FDCJ) | Département Systèmes Biologiques (Cirad-BIOS) ; Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad) | Centre de Biologie pour la Gestion des Populations (UMR CBGP) ; Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [Occitanie])-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier ; Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Montpellier (UM) | Fédération Départementale des Chasseurs de l'Ain | Office français de la biodiversité (OFB) | We thank Auvergne-Rhône-Alpes Region, Ain and Jura departmental Councils, The French National Federation of Hunters, French Environmental Ministry based in Auvergne-Rhone-Alpes and Bourgogne Franche-Comté Region and the French Office for Biodiversity for funding the Lynx Predator Prey Program. This work was also partly funded by the French National Research Agency (grant ANR-16-CE02-0007). | ANR-16-CE02-0007,DEMOCOM,Effets de la gestion et du climat sur la dynamique des communautés - Développement d'une démographie multi-espèce.(2016)
International audience
Показать больше [+] Меньше [-]Английский. Deep learning is used in computer vision problems with important applications in several scientific fields. In ecology for example, there is a growing interest in deep learning for automatizing repetitive analyses on large amounts of images, such as animal species identification. However, there are challenging issues toward the wide adoption of deep learning by the community of ecologists. First, there is a programming barrier as most algorithms are written in Python while most ecologists are versed in R. Second, recent applications of deep learning in ecology have focused on computational aspects and simple tasks without addressing the underlying ecological questions or carrying out the statistical data analysis to answer these questions. Here, we showcase a reproducible R workflow integrating both deep learning and statistical models using predator-prey relationships as a case study. We illustrate deep learning for the identification of animal species on images collected with camera traps, and quantify spatial co-occurrence using multispecies occupancy models. Despite average model classification performances, ecological inference was similar whether we analysed the ground truth dataset or the classified dataset. This result calls for further work on the trade-offs between time and resources allocated to train models with deep learning and our ability to properly address key ecological questions with biodiversity monitoring. We hope that our reproducible workflow will be useful to ecologists and applied statisticians.
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Эту запись предоставил Institut national de la recherche agronomique