The DeepFaune initiative: a collaborative effort towards the automatic identification of European fauna in camera trap images - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue European Journal of Wildlife Research Année : 2023

The DeepFaune initiative: a collaborative effort towards the automatic identification of European fauna in camera trap images

Noa Rigoudy
  • Fonction : Auteur
Abdelbaki Benyoub
  • Fonction : Auteur
Carole Birck
  • Fonction : Auteur
Yoann Bollet
  • Fonction : Auteur
Yoann Bunz
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Gérard Caussimont
  • Fonction : Auteur
Elias Chetouane
  • Fonction : Auteur
Pierre Cornette
  • Fonction : Auteur
Anne Delestrade
  • Fonction : Auteur
Nina de Backer
  • Fonction : Auteur
Lucie Dispan
  • Fonction : Auteur
Maden Le Barh
  • Fonction : Auteur
Jean-François Elder
  • Fonction : Auteur
Jean-Baptiste Fanjul
  • Fonction : Auteur
Jocelyn Fonderflick
  • Fonction : Auteur
Nicolas Froustey
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Agathe Gérard
  • Fonction : Auteur
Arzhela Hemery
  • Fonction : Auteur
Audrey Hemon
  • Fonction : Auteur
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Jean-Michel Jullien
  • Fonction : Auteur
Daniel Knitter
  • Fonction : Auteur
Isabelle Malafosse
  • Fonction : Auteur
Mircea Marginean
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Louise Ménard
  • Fonction : Auteur
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Gwennaelle Pariset
  • Fonction : Auteur
Vincent Prunet
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 987182
Julien Rabault
  • Fonction : Auteur
Malory Randon
  • Fonction : Auteur
Yann Raulet
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Antoine Régnier
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Romain Ribière
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Jean-Claude Ricci
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Yann Schneylin
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Nathalie Siefert
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Bethany Smith
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Guillaume Terpereau
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Pierrick Touchet
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Wilfried Thuiller
Antonio Uzal
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Valentin Vautrain
  • Fonction : Auteur
Ruppert Vimal
Julian Weber
  • Fonction : Auteur
Vincent Miele
Simon Chamaillé-Jammes

Résumé

Camera traps have revolutionized how ecologists monitor wildlife, but their full potential is realized only when the hundreds of thousands of collected images can be readily classified with minimal human intervention. Deep-learning classification models have allowed extraordinary progress towards this end, but trained models remain rare and are only now emerging for European fauna. We report on the first milestone of the DeepFaune initiative (https://www.deepfaune.cnrs.fr), a large-scale collaboration between more than 50 partners involved in wildlife research, conservation and management in France. We developed a classification model trained to recognize 26 species or higher-level taxa that are common in Europe, with an emphasis on mammals. The classification model achieved 0.97 validation accuracy and often >0.95 precision and recall for many classes. These performances were generally higher than 0.90 when tested on independent out-of-sample datasets for which we used image redundancy contained in sequences of images. We implemented our model in a software to classify images stored locally on a personal computer, so as to provide a free, user-friendly and high-performance tool for wildlife practitioners to automatically classify camera trap images. The DeepFaune initiative is an ongoing project, with new partners joining regularly, which allows us to continuously add new species to the classification model.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04278674 , version 1 (10-11-2023)

Identifiants

Citer

Noa Rigoudy, Gaspard Dussert, Abdelbaki Benyoub, Aurélien Besnard, Carole Birck, et al.. The DeepFaune initiative: a collaborative effort towards the automatic identification of European fauna in camera trap images. European Journal of Wildlife Research, 2023, 69, 24 p. ⟨10.1007/s10344-023-01742-7⟩. ⟨hal-04278674⟩
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