Una reciente investigación desafía las fronteras del reconocimiento visual en biología y ecología, subrayando la necesidad de ajustar los métodos de evaluación a contextos específicos. Aunque los modelos de visión por computadora han demostrado ser útiles para reducir el esfuerzo en la extracción de datos, su traducción a aplicaciones prácticas como el monitoreo de la biodiversidad y la conservación sigue siendo un reto. En dos estudios de caso separados, los investigadores exploraron cómo estos modelos pueden impactar el análisis posterior en escenarios reales.
El primer estudio se centra en la metodología de muestreo a distancia mediante cámaras trampa para estimar la densidad y abundancia de chimpancés. Se descubrió que, aunque un modelo de clasificación con un rendimiento de 87% de mAP parece eficiente bajo métricas tradicionales, la información derivada produce discrepancias significativas en los cálculos de abundancia al compararse con datos anotados manualmente. Al implementar detección automática para eliminar clips con reacciones animales que podrían sesgar las estimaciones, los resultados sobreestimaron la abundancia más que cuando las reevaluaciones se hicieron manualmente. Este sesgo podría deberse a mispredicciones inherentes al modelo o a diferentes sensibilidades funcionales en los métodos de detección y sus aplicaciones.
Por otro lado, el segundo estudio indagó sobre estimaciones de rotación de cabeza en palomas, cruciales para inferir la dirección de la mirada en los animales. Los resultados sugieren que los errores absolutos de rotación de la cabeza pueden proporcionar indicadores más significativos que las métricas tradicionales como RMSE o PCK. Este enfoque subraya que el marco 3D-MuPPET, aunque útil, puede necesitar ajustes para reflejar con mayor precisión el giro de la cabeza. En este contexto, ciertos modelos con cálculos clave precisos pueden producir estimaciones de dirección de la mirada más coherentes y aplicables.
En conjunto, estas investigaciones resaltan la importancia de integrar métricas específicas de aplicación dentro de los modelos de aprendizaje automático para cerrar la brecha entre las evaluaciones teóricas y las aplicaciones prácticas. Actuar sobre estos hallazgos puede potenciar colaboraciones interdisciplinarias que finiquen sistemas de más amplia utilidad, promoviendo que los modelos de visión por computadora sean calibrados no solo para ejecutarse correctamente, sino para integrarse eficazmente en flujos de trabajo ecológicos y biológicos reales, mejorando así su aplicabilidad y confiabilidad al enfrentar desafíos en conservación y estudios animales.