Camelot: Una herramienta intuitiva para el manejo y procesamiento de imágenes de cámaras trampa utilizando inteligencia artificial

[Julenasti]

Hola a tod@s,

¡Tenemos nueva nota ecoinformática para revisar! @Jennerodas ha escrito una nota explicando cómo funciona el software informático Camelot para el manejo y procesamiento de imágenes de cámaras trampa utilizando inteligencia artificial.

Archivo Word:
camelot_rodas-trejo.docx

Queda abierta la revisión grupal hasta el día 6 de mayo. Aquí podéis leer cómo funciona el proceso de revisión abierta.

Como siempre, gracias a tod@s por vuestra participación.

[garciacallejas]

Hola! muchas gracias Jenner por la nota. Leyendo el documento, me ha dejado una sensación un poco ambivalente. El software seguro que es interesante para investigadores/as que no lo conozcan, y la introducción sobre las cámaras trampa es muy apropiada, ¡buen trabajo!. Sin embargo, tal y como está estructurado parece en buena medida un manual resumido sobre las cuestiones técnicas de su instalación y uso, nada que no pueda consultarse en los documentos de ayuda del propio software.

Por ejemplo, en las limitaciones para grandes conjuntos de datos (lineas 40 y siguientes) se ha copiado información directamente del manual de usuario en

https://camelot-project.readthedocs.io/en/latest/scale.html#limitations

En mi opinión, estas secciones relativas a la instalación y requerimientos de hardware (lineas 27-50) podrían eliminarse practicamente por completo, ya que cualquier usuario puede fácilmente leer el manual online, y eso permitiría centrar la nota en las aplicaciones del programa. Por ejemplo, creo que sería muy enriquecedor enfocar la nota alrededor de un caso práctico con una o varias preguntas de investigación que reflejen las capacidades del software. Tal y como comenta el autor, la generación de informes y la importación de datos puede ser compleja para usuarios nuevos: ¿porqué no adaptar la nota para presentar un caso completo que aborde cuestiones como esas?

En ese sentido, y de nuevo en mi opinión, las figuras 1,3, y posiblemente 4 no aportan demasiado, y las líneas 56-76 también parece información fácilmente consultable en el manual oficial. La figura 2 es más explicativa, y puede servir de anclaje para la estructura de la nota.

Espero que estos comentarios sean útiles, ¡gracias de nuevo, Jenner!
Salud
David

[Jennerodas]

Hola David, agradezco mucho tus comentarios y observaciones, son muy bien recibidas, me parece muy oportuno lo que comentas y podría hacer la nota a un caso en específico, enfocar hacia el funcionamiento de etiquetado y búsquedas, así como el uso de los reportes que son una herramienta muy potente que presenta el programa. ¿Trabajo las adecuaciones o esperamos más comentarios? un abrazo El vie, 26 abr 2024 a la(s) 9:48 a.m., David García Callejas ( ***@***.***) escribió:

…

Hola! muchas gracias Jenner por la nota. Leyendo el documento, me ha dejado una sensación un poco ambivalente. El software seguro que es interesante para investigadores/as que no lo conozcan, y la introducción sobre las cámaras trampa es muy apropiada, ¡buen trabajo!. Sin embargo, tal y como está estructurado parece en buena medida un manual resumido sobre las cuestiones técnicas de su instalación y uso, nada que no pueda consultarse en los documentos de ayuda del propio software. Por ejemplo, en las limitaciones para grandes conjuntos de datos (lineas 40 y siguientes) se ha copiado información directamente del manual de usuario en https://camelot-project.readthedocs.io/en/latest/scale.html#limitations En mi opinión, estas secciones relativas a la instalación y requerimientos de hardware (lineas 27-50) podrían eliminarse practicamente por completo, ya que cualquier usuario puede fácilmente leer el manual online, y eso permitiría centrar la nota en las aplicaciones del programa. Por ejemplo, creo que sería muy enriquecedor enfocar la nota alrededor de un caso práctico con una o varias preguntas de investigación que reflejen las capacidades del software. Tal y como comenta el autor, la generación de informes y la importación de datos puede ser compleja para usuarios nuevos: ¿porqué no adaptar la nota para presentar un caso completo que aborde cuestiones como esas? En ese sentido, y de nuevo en mi opinión, las figuras 1,3, y posiblemente 4 no aportan demasiado, y las líneas 56-76 también parece información fácilmente consultable en el manual oficial. La figura 2 es más explicativa, y puede servir de anclaje para la estructura de la nota. Espero que estos comentarios sean útiles, ¡gracias de nuevo, Jenner! Salud David — Reply to this email directly, view it on GitHub <#55 (comment)>, or unsubscribe <https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/BH23MPRYCUCWJ4KCF574YRDY7JZMZAVCNFSM6AAAAABGHNIZTWVHI2DSMVQWIX3LMV43OSLTON2WKQ3PNVWWK3TUHMZDANZZGY2TCNZUGU> . You are receiving this because you were mentioned.Message ID: ***@***.***>

[Julenasti]

Muchas gracias por los comentarios David. Jenner, como la revisión está abierta hasta el día 6 de mayo aún espera antes de incluir las sugerencias para ver qué opinan los demás revisores. Una vez tengamos los comentarios de todos los revisores ya te indicaremos nosotros como proceder para incluir las sugerencias.

[Jennerodas]

Vale, muchas gracias. El El vie, 26 de abr de 2024 a la(s) 11:54 a.m., Julen Astigarraga < ***@***.***> escribió:

…

Muchas gracias por los comentarios David. Jenner, como la revisión está abierta hasta el día 6 de mayo aún espera antes de incluir las sugerencias para ver qué opinan los demás revisores. Una vez tengamos los comentarios de todos los revisores ya te indicaremos nosotros como proceder para incluir las sugerencias. — Reply to this email directly, view it on GitHub <#55 (comment)>, or unsubscribe <https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/BH23MPSTMWO3DPZ7A5ZS42DY7KIEFAVCNFSM6AAAAABGHNIZTWVHI2DSMVQWIX3LMV43OSLTON2WKQ3PNVWWK3TUHMZDANZZHAZTCOBXGU> . You are receiving this because you were mentioned.Message ID: ***@***.***>

[Julenasti]

Hola Jenner,

Después de una lectura detallada de la nota, estoy totalmente de acuerdo con lo que indicaba David hace unos días. Como indica David, creo que una buena opción sería enfocarlo a un caso práctico donde puedas responder alguna pregunta concreta y a lo largo de la nota vayas explicando/mostrando su funcionamiento, indicando las fortalezas y debilidades, etc. Por ello, mi sugerencia sería intentar cumplir dos objetivos: 1-que si alguien en el día de mañana vaya a trabajar con imágenes de cámaras trampa sepa como trabajar con Camelot más allá de lo que se explica en el manual de usuario (funcionamiento, fortalezas, debilidades, etc.); 2-en ese proceso explicativo abordar una pregunta ecoinformática.

Te recomendamos que valores las sugerencias de David y mías, y que si quieres seguir en el proceso de revisión, cuando tengas la siguiente versión lo pusieras en este issue. Asímismo, te agradeceríamos que en el mismo issue nos indicaras los cambios que has hecho respecto a la anterior versión. Cualquier duda nos dices.

Muchas gracias,
Julen

[Jennerodas]

Hola julen gracias por sus comentarios, iniciare el proceso de re escritura basado en sus observaciones y comentarios, ¿ hay tiempo limite?, espero tenerlo en una o dos semanas máximo, ya que me encuentro a finales de cursos y toca leer muchos trabajos. Si no hay problema con el tiempo en cuanto lo termine io subo. Espero sus comentarios, un abrazo,

Jenner

[Julenasti]

Hola Jenner, me alegro que vayas a considerar las sugerencias. Está bien las fechas que indicas incluso si necesitas más tiempo. A priori no solemos poner tiempo límite pero si preves que te va a llevar bastante tiempo (p. ej. más de 1-2 meses) te agradeceríamos que nos lo indicaras. Principalmente para saber cúal es tú intención con la nota.
Quedamos a la espera de la nota,
Julen

[Jennerodas]

Hola Julen , la nota la la tendría en 2 semanas máximo, espero mucho antes, la idea es continuar con el proceso lo más pronto posible y estar en condiciones de enviarla a revisión en unos días.

en cuanto la tenga lista la agrego

saludos

Jenner

[Julenasti]

Estupendo Jenner, muchas gracias!

[Jennerodas]

Estimados Julen y David, les hago llegar la modificación del manuscrito, espero haber cumplido cabalmente con las observaciones. Quedo en espera de sus comentarios.

Un abrazo

Jenner
camelot_rodas-trejorev.docx

[Julenasti]

Hola Jenner,

Muchas gracias por la rapidez. Esperamos tener otra ronda de revisión terminada como tarde para finales de mayo. A ver si David puede. También hemos contactado con dos personas con experiencia en trabajar con imágenes en cámaras trampa. Cuando tengamos todas las revisiones te avisamos.

Un saludo,

Julen

[Julenasti]

Nota para los revisores: hemos actualizado las directrices para los revisores de las notas en la página web para ayudaros en el proceso de revisión. ¡Esperamos que os resulten útiles!

[PabloQuilesTundidor]

Hola Jenner
Lo primero de todo, siento mucho la tardanza. Lo segundo, gracias por la nota. Desde alguien que se ha pegado directamente con el código de python de MegaDetector, y con un flujo de trabajo posterior menos eficiente (y auto-infligido), creo que dar a conocer este tipo de herramientas y las diferentes opciones que hay, ayuda a que el uso de cámaras trampa sea más extensivo y viable a la vez.
En cuanto al documento, estoy de acuerdo con lo que comenta David, creo que seguir un caso práctico ayuda mucho a un posible investigador que quiera usar este software. En este sentido tengo algunas dudas relativas al tiempo de procesado que quizás sean interesantes para el lector: (i) ¿Cómo de rápida es la subida de imágenes? (ii) ¿Es un proceso eficaz si tienes multitud de EMs?
Mi duda principal es cómo es la integración de la IA (comentas MegaDetector), pero leyendo el documento y la bibliografía ofreces, Camelot tiene la ventaja de aceptar el ouput que da MegaDetector, pero no veo en que manera usa IA más allá de eso. Si tiene alguna aplicación relativa al uso de IA habría que explicarlo un poco más.
Esto es muy importante, ya que el hecho de que la IA (MegaDetector) filtre aquellas imágenes "vacías" es lo que realmente reduce el tiempo de procesado y hace viable proyectos de fototrampeo a gran escala.
En cuanto a ventajas y en base a esta duda anterior, compararía este software con otros similares para destacar qué aporta diferente, comparándolo con otros gestores de imágenes como XnView, EcoAssist, etc
En cuanto a desventajas quizás añadiría que la extracción de datos va dirigida a CamtrapR y Overlap; que no son malas opciones, pero igual si se busca un análisis diferente, el flujo de trabajo no es tan sencillo.
Otros comentarios puntuales:
L12: preguntas ecológicos -> preguntas ecológicas
L82-83: Muy importante que no anide datos sitio de muestro y CT, ya que da flexibilidad a la hora de elegir variables relativas a la ocupación/abundancia de las especies y su detectabilidad
L93-96: Aquí o en general en el texto, ¿Cómo de fácil/difícil es extraer los datos en un formato que permita usar otros análisis en R como unmarked o spOccupancy? Por curiosidad propia y por si al lector le fuera de utilidad.
Espero que mis comentarios sean útiles, y gracias de nuevo.
Un saludo
Pablo

[loretobaroja]

Hola, Jenner:

¡Muchas gracias por animarte a escribir la Nota Ecoinformática sobre Camelot y presentarnos este software! Seguro que es muy útil para todas aquellas personas que trabajamos con cámaras de fototrampeo pero no lo conocíamos.

Estoy de acuerdo con Pablo en que sería interesante tener una comparación de esta herramienta con otras como Megadetector, Agouti, etc. No sé si tienes esta información, si no la tienes no pasa nada, pero si la tienes sería muy buena idea compartirla.

Creo que sería interesante saber el porcentaje medio de acierto/error que tiene el software. Probablemente dependerá de muchas variables como el tamaño de la especie, la distancia, la nitidez de la imagen, etc., pero estaría bien una media, si dispones del dato.

Otra información que podrías compartir (si te parece interesante, si ya lo tienes y no interfiere con resultados que quieras publicar) es una parte del código relacionada con el ejemplo que has usado en el texto usando los paquetes que mencionas en la línea 95.

Comentarios menores y algunos errores tipográficos:

• L 12. “preguntas ecológicas” en lugar de “preguntas ecológicos”.
• L 19. Borrar la coma después de “trabajo”.
• L 23. “Qué” en lugar de “Que”.
• L 32. “está” en lugar de “esta”.
• L 46. Quizá puedes considerar cambiar “locación” por “localización”, que suele ser más común.
• L 59. Añadir “,” después de “Además”.
• L 64. “perdida” en lugar de “pérdida”.
• L 67. “dará” en lugar de “dara”.
• L 69. “imagen” en lugar de “imágen”
• L 94. “descargó” o “descarga”, lo que prefieras, en lugar de “descargo”.
• L 95. El paquete “camtrapR” creo que es con c minúscula. “preparara” (sobra un ra al final). El paquete “overlap” creo que es con o minúscula.
• L 99. Eliminar la “,” después de “que”.
• L 104. Eliminar la “,” después de “Camelot”.
• L 109-110. Quizás podrías considerar escribir esta referencia tipo oración, como el resto: “Animal identification in low quality camera-trap images using very deep convolutional neural networks and confidence thresholds”
• Figura 2. En el cuadro: “Información de la estructura raíz”, añadir el acento en la i.

Por supuesto, son sugerencias, siéntete libre de aceptar o rechazar lo que te parezca oportuno.

¡Saludos!
Loreto