BeetleFlow: An Integrative Deep Learning Pipeline for Beetle Image Processing
作者: Fangxun Liu, S M Rayeed, Samuel Stevens, Alyson East, Cheng Hsuan Chiang, Colin Lee, Daniel Yi, Junke Yang, Tejas Naik, Ziyi Wang, Connor Kilrain, Elijah H Buckwalter, Jiacheng Hou, Saul Ibaven Bueno, Shuheng Wang, Xinyue Ma, Yifan Liu, Zhiyuan Tao, Ziheng Zhang, Eric Sokol, Michael Belitz, Sydne Record, Charles V. Stewart, Wei-Lun Chao
分类: cs.CV
发布日期: 2025-10-31
备注: 4 pages, NeurIPS 2025 Workshop Imageomics
💡 一句话要点
BeetleFlow：用于甲虫图像处理的集成深度学习流水线
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 甲虫图像处理 深度学习流水线 目标检测 图像分割 Transformer 视觉-语言模型 昆虫学 生态学
📋 核心要点
- 生物学家需要处理大量甲虫图像，但手动处理效率低下，缺乏自动化工具。
- 论文提出BeetleFlow流水线，集成Transformer检测器和视觉-语言模型进行甲虫检测和分割。
- 通过微调Transformer分割模型，在甲虫图像分割上实现了较高的精度，提升了处理效率。
📝 摘要（中文）
在昆虫学和生态学研究中，生物学家经常需要收集大量的昆虫，其中甲虫是最常见的物种。生物学家组织甲虫的一个常见做法是将它们放在托盘上，并拍摄每个托盘的照片。鉴于数千个此类托盘的图像，拥有一个自动化的流水线来处理大规模数据以供进一步研究非常重要。因此，我们开发了一个三阶段的流水线来检测每个托盘上的所有甲虫，对每个甲虫的图像进行排序和裁剪，并对裁剪后的甲虫进行形态分割。对于检测，我们设计了一个迭代过程，利用基于Transformer的开放词汇对象检测器和一个视觉-语言模型。对于分割，我们手动标记了670张甲虫图像，并微调了基于Transformer的分割模型的两个变体，以实现相对较高精度的甲虫精细分割。该流水线集成了多种深度学习方法，专门用于甲虫图像处理，可以大大提高处理大规模甲虫数据的效率，并加速生物学研究。
🔬 方法详解
问题定义：生物学家在昆虫学研究中需要处理大量的甲虫图像，包括甲虫的检测、分割和形态分析。传统的手动处理方式效率低下，难以应对大规模数据。现有的通用目标检测和分割方法在甲虫图像上可能表现不佳，因为甲虫种类繁多，形态各异，且图像背景复杂。
核心思路：论文的核心思路是构建一个专门针对甲虫图像处理的集成深度学习流水线，该流水线包含甲虫检测、裁剪和分割三个阶段。通过迭代使用Transformer检测器和视觉-语言模型来提高检测精度，并微调Transformer分割模型来实现精细的甲虫分割。
技术框架：BeetleFlow流水线包含以下三个主要阶段： 1. 甲虫检测：使用基于Transformer的开放词汇对象检测器，结合视觉-语言模型，通过迭代的方式检测托盘上的所有甲虫。 2. 甲虫裁剪：根据检测结果，对每个甲虫的图像进行排序和裁剪，得到单个甲虫的图像。 3. 甲虫分割：使用微调后的Transformer分割模型，对裁剪后的甲虫图像进行形态分割，提取甲虫的轮廓和结构信息。
关键创新：论文的关键创新在于： 1. 集成化的流水线设计：将甲虫检测、裁剪和分割三个任务整合到一个统一的流水线中，实现了端到端的自动化处理。 2. 迭代检测策略：通过迭代使用Transformer检测器和视觉-语言模型，提高了甲虫检测的精度和鲁棒性。 3. 针对性模型微调：针对甲虫图像的特点，微调了Transformer分割模型，提高了分割的精度和效率。
关键设计： 1. 检测阶段：使用了Transformer-based的开放词汇目标检测器，使其能够检测各种类型的甲虫，即使在训练数据中没有明确标注的类型。 2. 分割阶段：使用了Transformer-based的分割模型，并使用手动标注的670张甲虫图像进行了微调，以提高分割精度。 3. 损失函数：分割模型的损失函数可能包括交叉熵损失和Dice损失等，用于优化分割结果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过手动标注670张甲虫图像，并微调Transformer分割模型，实现了较高精度的甲虫分割。虽然论文中没有给出具体的性能指标（如IoU、Dice系数等），但强调了分割结果的精细程度。该流水线能够有效地处理大规模的甲虫图像数据，显著提高了生物学家处理数据的效率。具体的性能提升幅度未知。
🎯 应用场景
BeetleFlow流水线可广泛应用于昆虫学、生态学和农业等领域。它可以帮助生物学家快速处理大量的甲虫图像数据，从而加速物种识别、种群数量评估、生物多样性研究等工作。此外，该流水线还可以应用于害虫监测和防治，提高农业生产的效率和质量。未来，该研究可以扩展到其他昆虫或生物物种的图像处理，为生物学研究提供更强大的工具。
📄 摘要（原文）
In entomology and ecology research, biologists often need to collect a large number of insects, among which beetles are the most common species. A common practice for biologists to organize beetles is to place them on trays and take a picture of each tray. Given the images of thousands of such trays, it is important to have an automated pipeline to process the large-scale data for further research. Therefore, we develop a 3-stage pipeline to detect all the beetles on each tray, sort and crop the image of each beetle, and do morphological segmentation on the cropped beetles. For detection, we design an iterative process utilizing a transformer-based open-vocabulary object detector and a vision-language model. For segmentation, we manually labeled 670 beetle images and fine-tuned two variants of a transformer-based segmentation model to achieve fine-grained segmentation of beetles with relatively high accuracy. The pipeline integrates multiple deep learning methods and is specialized for beetle image processing, which can greatly improve the efficiency to process large-scale beetle data and accelerate biological research.