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초록·키워드
Species classification is crucial for wildlife monitoring to develop effective conservation strategies. Traditional methods rely on manual review of camera trap images by experts, which is expensive and time-consuming. Consequently, there has been recent advancement in deep learning-based approaches for wildlife species classification. However, wildlife image datasets obtained from nature often exhibit a long-tailed distribution. This class imbalance severely degrades the performance of classes with fewer samples. In this study, we proposed the Loss-aware Logit Adjustment (LLA) method, which utilizes class-specific loss values from the previous epoch to enhance the accuracy across all classes. By identifying the difficulties faced by each class and adjusting the logit values, the model could enhance the learning stability and mitigate the performance disparities among classes. We expect this study to contribute to the automation and efficiency of wildlife monitoring.
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