Classificador de porte canino para apoio ao projeto Veterinários de Rua da ONG Médicos do Mundo

Abstract

A população de animais em situação de vulnerabilidade mais do que dobrou no Brasil nos últimos anos, tornando os esforços de apoio e acolhimento a esse grupo ainda mais importantes. Com este trabalho, criamos um classificador para reconhecer o porte de caninos, a fim de auxiliar no processo de cadastro dos cães no projeto Veterinários de Rua da ONG Médicos do Mundo. Com essa classificação, os voluntários podem estimar quanto de alimento, medicamento e vacina será preciso adquirir, armazenar e levar para as ações da ONG, uma vez que não apenas o número de animais de dada região, mas também o porte de cada cão influencia nas quantidades necessárias. Para atingir esse objetivo, construímos uma rede neural profunda baseada na Inception V3, que conseguiu atingir uma acurácia de 70,6% e um F1-score de 60,1% no conjunto de dados disponibilizado pela própria ONG. Esses resultados sugerem a eficácia do classificador proposto como uma ferramenta útil na identificação dos portes dos caninos, contribuindo para o projeto.

The population of vulnerable animals has more than doubled in recent years, making efforts to support this group even more important. With this work, we created a classifier to recognize the size of canines in order to assist the volunteers in the process of registering these animals in the Veterinários de Rua project, organized by the World Doctors NGO. With this classification, volunteers can estimate how much food, medicine and vaccine they will need to acquire, store and take to the NGO’s actions, since not only the number of animals in a given region, but also the size of each dog influences the required quantities. To achieve this goal, we built a deep neural network based on Inception V3 that managed to reach an accuracy of 70.6% and an F1-score of 60.1% in the dataset provided by the NGO itself. These results suggest the effectiveness of the proposed classifier as a useful tool in identifying the sizes of canines, contributing to the project.