Reviving the Context: Camera Trap Species Classification as Link Prediction on Multimodal Knowledge Graphs

📄 arXiv: 2401.00608v5 📥 PDF

作者: Vardaan Pahuja, Weidi Luo, Yu Gu, Cheng-Hao Tu, Hong-You Chen, Tanya Berger-Wolf, Charles Stewart, Song Gao, Wei-Lun Chao, Yu Su

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2023-12-31 (更新: 2024-08-24)

备注: 12 pages, 5 figures

DOI: 10.1145/3627673.3679545

💡 一句话要点

提出基于多模态知识图谱的相机陷阱物种分类方法，提升分布外泛化能力。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 相机陷阱 物种分类 多模态知识图谱 链接预测 图神经网络

📋 核心要点

  1. 现有相机陷阱物种分类方法泛化能力弱，难以适应新环境和未见过的地点。
  2. 论文提出将物种分类转化为多模态知识图谱中的链接预测问题，融合图像上下文信息。
  3. 实验表明，该方法在分布外物种分类任务上表现出色，并提升了样本利用率。

📝 摘要（中文）

相机陷阱是动物生态学中用于生物多样性监测和保护的重要工具。然而，由于泛化到新的和未见过的位置的能力较差等问题，它们的实际应用受到限制。图像通常与不同形式的上下文相关联，这些上下文可能存在于不同的模态中。本文利用与相机陷阱图像相关的结构化上下文，以提高相机陷阱中物种分类任务的分布外泛化能力。例如，野生动物的图片可以链接到关于其被捕获的时间和地点的细节，以及关于动物物种的结构化生物学知识。虽然现有研究经常忽略这些上下文，但整合这些上下文为更好地理解图像提供了几个潜在的好处，例如解决数据稀缺和增强泛化能力。然而，将这种异构上下文有效地整合到视觉领域是一个具有挑战性的问题。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的框架，该框架将物种分类转换为多模态知识图谱（KG）中的链接预测。该框架能够无缝集成各种多模态上下文以进行视觉识别。我们将此框架应用于iWildCam2020-WILDS和Snapshot Mountain Zebra数据集上的分布外物种分类，并获得了与最先进方法相比具有竞争力的性能。此外，我们的框架提高了识别代表性不足物种的样本效率。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决相机陷阱图像物种分类中，模型在新的、未见过的地点泛化能力差的问题。现有方法主要依赖图像本身的信息，忽略了图像相关的丰富上下文信息，如拍摄时间、地点、物种生物学知识等，导致模型对训练数据分布过于敏感。

核心思路：论文的核心思路是将物种分类问题转化为多模态知识图谱上的链接预测问题。通过构建包含图像、地点、时间、物种等多种模态信息的知识图谱，利用图神经网络学习节点之间的关系，从而实现更好的物种分类。这种方法能够有效利用上下文信息，提高模型的泛化能力。

技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 构建多模态知识图谱，节点包括图像、地点、时间、物种等实体，边表示实体之间的关系。2) 使用图神经网络（如Graph Convolutional Network, GCN）学习知识图谱中节点的嵌入表示。3) 将物种分类任务转化为链接预测任务，即预测图像节点与物种节点之间是否存在链接。4) 使用链接预测的得分作为物种分类的置信度。

关键创新：论文的关键创新在于将物种分类问题建模为知识图谱上的链接预测问题，从而能够有效地融合多种模态的上下文信息。与传统的图像分类方法相比，该方法能够更好地利用图像之间的关系，提高模型的泛化能力。此外，该方法还能够有效地解决数据稀缺问题，提高对代表性不足物种的识别能力。

关键设计：论文中，知识图谱的构建至关重要，需要仔细设计节点和边的类型。例如，地点节点可以包含地理坐标信息，时间节点可以包含日期和时间信息。边的权重可以根据实体之间的相关性进行调整。图神经网络的选择也需要根据具体任务进行调整，例如可以选择GCN、Graph Attention Network (GAT)等。损失函数可以选择交叉熵损失函数或hinge loss等。

📊 实验亮点

在iWildCam2020-WILDS和Snapshot Mountain Zebra数据集上进行了实验，结果表明该方法在分布外物种分类任务上取得了与最先进方法相媲美的性能。尤其是在识别代表性不足的物种时，该方法表现出更高的样本效率，能够利用更少的样本达到更好的分类效果。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于野生动物保护、生物多样性监测等领域。通过提升相机陷阱图像的物种分类准确率，可以更有效地监测野生动物种群数量和分布，为保护工作提供数据支持。此外，该方法还可以应用于其他需要利用上下文信息的图像分类任务，例如遥感图像分析、医学图像诊断等。

📄 摘要（原文）

Camera traps are important tools in animal ecology for biodiversity monitoring and conservation. However, their practical application is limited by issues such as poor generalization to new and unseen locations. Images are typically associated with diverse forms of context, which may exist in different modalities. In this work, we exploit the structured context linked to camera trap images to boost out-of-distribution generalization for species classification tasks in camera traps. For instance, a picture of a wild animal could be linked to details about the time and place it was captured, as well as structured biological knowledge about the animal species. While often overlooked by existing studies, incorporating such context offers several potential benefits for better image understanding, such as addressing data scarcity and enhancing generalization. However, effectively incorporating such heterogeneous context into the visual domain is a challenging problem. To address this, we propose a novel framework that transforms species classification as link prediction in a multimodal knowledge graph (KG). This framework enables the seamless integration of diverse multimodal contexts for visual recognition. We apply this framework for out-of-distribution species classification on the iWildCam2020-WILDS and Snapshot Mountain Zebra datasets and achieve competitive performance with state-of-the-art approaches. Furthermore, our framework enhances sample efficiency for recognizing under-represented species.