Leveraging social media and deep learning to detect rare megafauna in video surveys. Issue 1 (6th August 2021)

• Record Type: Journal Article
• Authors: Mannocci, Laura; Villon, Sébastien; Chaumont, Marc; Guellati, Nacim; Mouquet, Nicolas; Iovan, Corina; Vigliola, Laurent; Mouillot, David
• Is Part Of: Conservation biology. Volume 36:Issue 1(2022)
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• Publication Date: 2021-08-06
• Subjects: convolutional neural networks -- endangered megafauna -- internet ecology -- monitoring -- species detection -- detección de especies -- ecología de internet -- megafauna en peligro -- monitoreo -- redes neurales convolucionales; Conservation biology -- Periodicals; 333.9516
• DOI: 10.1111/cobi.13798
• Languages: English
• ISSNs: 0888-8892

Abstract

Abstract: Deep learning has become a key tool for the automated monitoring of animal populations with video surveys. However, obtaining large numbers of images to train such models is a major challenge for rare and elusive species because field video surveys provide few sightings. We designed a method that takes advantage of videos accumulated on social media for training deep‐learning models to detect rare megafauna species in the field. We trained convolutional neural networks (CNNs) with social media images and tested them on images collected from field surveys. We applied our method to aerial video surveys of dugongs ( Dugong dugon ) in New Caledonia (southwestern Pacific). CNNs trained with 1303 social media images yielded 25% false positives and 38% false negatives when tested on independent field video surveys. Incorporating a small number of images from New Caledonia (equivalent to 12% of social media images) in the training data set resulted in a nearly 50% decrease in false negatives. Our results highlight how and the extent to which images collected on social media can offer a solid basis for training deep‐learning models for rare megafauna detection and that the incorporation of a few images from the study site further boosts detection accuracy. Our method provides a new generation of deep‐learning models that can be used to rapidly and accurately process field video surveys for the monitoring of rare megafauna. Abstract : Article impact statement : Our deep‐learning method enhances the ability to rapidly detect rare megafauna in the field for monitoring and conservation purposes. Resumen: El aprendizaje profundo se ha convertido en una importante herramienta para el monitoreo automatizado de las poblaciones animales con video‐censos. Sin embargo, la obtención de cantidades abundantes de imágenes para preparar dichos modelos es un reto primordial para las especies elusivas e infrecuentes porque los video‐censos de campo proporcionan pocos avistamientos. Diseñamos un método que aprovecha los videos acumulados en las redes sociales para preparar a los modelos de aprendizaje profundo para detectar especies infrecuentes de megafauna en el campo. Preparamos algunas redes neurales convolucionales con imágenes tomadas de las redes sociales y las pusimos a prueba con imágenes tomadas en los censos de campo. Aplicamos nuestro método a los censos aéreos en video de dugongos ( Dugong dugon ) en Nueva Caledonia (Pacífico sudoccidental). Las redes neurales convolucionales preparadas con 1, 303 imágenes de las redes sociales produjeron 25% de falsos positivos y 38% de falsos negativos cuando las probamos en video‐censos de campo independientes. La incorporación de un número pequeño de imágenes tomadas en Nueva Caledonia (equivalente al 12% de las imágenes de las redes sociales) dentro del conjunto de datos usados en la preparación dio como resultado una disminución de casi el 50% en los falsos negativos. Nuestros resultados destacan cómo y a qué grado las imágenes recolectadas en las redes sociales pueden ofrecer una base sólida para la preparación de modelos de aprendizaje profundo para la detección de megafauna infrecuente. También resaltan que la incorporación de unas cuantas imágenes del sitio de estudio aumenta mucho más la certeza de detección. Nuestro método proporciona una nueva generación de modelos de aprendizaje profundo que pueden usarse para procesar rápida y acertadamente los video‐censos de campo para el monitoreo de megafauna infrecuente.