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

1 CEFE - Centre d’Ecologie Fonctionnelle et Evolutive
2 Ecologie quantitative et évolutive des communautés [LBBE]
3 Parc national des Ecrins
4 CREN Rhône-Alpes - Conservatoire d'Espaces Naturels Rhône-Alpes
5 OFB SEE - Service conservation et gestion des espèces à enjeux
6 Fédération Départementale des Chasseurs de l'Ain
7 Auteur indépendant
8 LECA - Laboratoire d'Ecologie Alpine
9 OFB Service Santé Agri - Service santé de la faune et fonctionnement des écosystèmes agricoles
10 IDRIS - Institut du développement et des ressources en informatique scientifique
11 CREA Mont-Blanc - Centre de Recherches sur les Ecosystèmes d'Altitude
12 Parc naturel régional du Perche
13 CERFE - Centre de recherche et de formation en éco-éthologie
14 Parc Naturel Régional des Marais du Cotentin et du Bessin
15 FDCJ - Fédération Départementale des Chasseurs du Jura
16 PnC - Parc national des Cévennes
17 Institut Méditerranéen du Patrimoine Cynégétique et Faunistique
18 OFB SAFET - Service anthropisation et fonctionnement des écosystèmes terrestres
19 Parc naturel régional des Ballons des Vosges
20 Ecomusée de la baie du Mont Saint-Michel
21 Fauna and Flora International [Cambridge, UK]
22 OBP - Obervatoire des Baronnies Provençales
23 GEODE - Géographie de l'environnement
24 Parc National du Mercantour
25 IRIT - Institut de recherche en informatique de Toulouse
26 Fédération Départementale des Chasseurs de la Drôme
27 Parc naturel régional de l’Aubrac
28 Nottingham Trent University
29 OFB - Office français de la biodiversité
Yoann Bunz
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1390994
Jocelyn Fonderflick
Audrey Hemon
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1238398
Alice Ouvrier
Vincent Prunet
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 987182
Yann Raulet
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1423331
Ruppert Vimal

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)
Licence

Dates et versions

hal-04278674 , version 1 (17-10-2022)
hal-04278674 , version 2 (10-11-2023)

Licence

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 (6), pp.113. ⟨10.1007/s10344-023-01742-7⟩. ⟨hal-04278674v2⟩
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