論文の概要: Vision-based Behavioral Recognition of Novelty Preference in Pigs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12181v1
• Date: Wed, 23 Jun 2021 06:10:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-24 15:22:12.209205
• Title: Vision-based Behavioral Recognition of Novelty Preference in Pigs
• Title（参考訳）: 視覚に基づく豚の新規選好の行動認識
• Authors: Aniket Shirke, Rebecca Golden, Mrinal Gautam, Angela Green-Miller, Matthew Caesar, Ryan N. Dilger
• Abstract要約: 研究データの行動スコアリングは、ドメイン固有のメトリクスを抽出するために重要であるが、人間の労働力を用いて膨大な量の情報を分析する能力にボトルネックがある。 ディープラーニングは、このボトルネックを緩和するための重要な進歩として広く見なされている。 我々は,手動スコアリングのプロセスを緩和するために,ディープラーニングを活用できる分野を1つ同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.837722971703011
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Behavioral scoring of research data is crucial for extracting domain-specific metrics but is bottlenecked on the ability to analyze enormous volumes of information using human labor. Deep learning is widely viewed as a key advancement to relieve this bottleneck. We identify one such domain, where deep learning can be leveraged to alleviate the process of manual scoring. Novelty preference paradigms have been widely used to study recognition memory in pigs, but analysis of these videos requires human intervention. We introduce a subset of such videos in the form of the 'Pig Novelty Preference Behavior' (PNPB) dataset that is fully annotated with pig actions and keypoints. In order to demonstrate the application of state-of-the-art action recognition models on this dataset, we compare LRCN, C3D, and TSM on the basis of various analytical metrics and discuss common pitfalls of the models. Our methods achieve an accuracy of 93% and a mean Average Precision of 96% in estimating piglet behavior. We open-source our code and annotated dataset at https://github.com/AIFARMS/NOR-behavior-recognition
• Abstract（参考訳）: 研究データの行動スコアリングは、ドメイン固有のメトリクスを抽出するために重要であるが、人間の労働力を用いて膨大な量の情報を分析する能力にボトルネックがある。 ディープラーニングは、このボトルネックを緩和するための重要な進歩と見なされている。 我々は,手動スコアリングのプロセスを緩和するために,ディープラーニングを活用できる分野を1つ同定する。 新規嗜好のパラダイムはブタの認知記憶の研究に広く用いられているが、これらのビデオの分析には人間の介入が必要である。 ブタの行動とキーポイントを完全に注釈付けした 'Pig Novelty Preference Behavior' (PNPB) データセットの形式で,このようなビデオのサブセットを紹介する。 本データセットにおける最先端の行動認識モデルの適用例を示すために,様々な分析指標に基づいてlrcn,c3d,tsmを比較し,モデルの落とし穴について考察する。 豚の行動推定における平均精度は93%,平均精度は96%であった。 コードと注釈付きデータセットをhttps://github.com/AIFARMS/NOR-behavior-recognitionでオープンソース化しました。

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