論文の概要: Birds' Eye View: Measuring Behavior and Posture of Chickens as a Metric
for Their Well-Being
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.00069v1
- Date: Fri, 29 Apr 2022 20:27:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-05 10:12:53.329618
- Title: Birds' Eye View: Measuring Behavior and Posture of Chickens as a Metric
for Their Well-Being
- Title（参考訳）: 鳥の目視:その幸福感の指標としてのニワトリの行動と姿勢の測定
- Authors: Kevin Hyekang Joo, Shiyuan Duan, Shawna L. Weimer, Mohammad Nayeem
Teli
- Abstract要約: ニワトリの養育は、世界の人口増加のために食料の安全とより良い栄養を確保するために重要である。
ペンでニワトリの姿勢と行動を検出することを目的として、事例分割のためのMask R-CNNと、分類のためのResNet50と組み合わせてYOLOv4という2つのアルゴリズムを用いた。
以上の結果から,Mask R-CNNを用いた姿勢・行動検出では重み付きF1スコア88.46%,行動検出では平均91%の精度が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8192907805418583
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Chicken well-being is important for ensuring food security and better
nutrition for a growing global human population. In this research, we represent
behavior and posture as a metric to measure chicken well-being. With the
objective of detecting chicken posture and behavior in a pen, we employ two
algorithms: Mask R-CNN for instance segmentation and YOLOv4 in combination with
ResNet50 for classification. Our results indicate a weighted F1 score of 88.46%
for posture and behavior detection using Mask R-CNN and an average of 91%
accuracy in behavior detection and 86.5% average accuracy in posture detection
using YOLOv4. These experiments are conducted under uncontrolled scenarios for
both posture and behavior measurements. These metrics establish a strong
foundation to obtain a decent indication of individual and group behaviors and
postures. Such outcomes would help improve the overall well-being of the
chickens. The dataset used in this research is collected in-house and will be
made public after the publication as it would serve as a very useful resource
for future research. To the best of our knowledge no other research work has
been conducted in this specific setup used for this work involving multiple
behaviors and postures simultaneously.
- Abstract（参考訳）: ニワトリの健康は、世界の人口増加のために食料の安全とより良い栄養を確保するために重要である。
本研究では,ニワトリの幸福度を測定する指標として行動と姿勢を表現した。
ペンでニワトリの姿勢と行動を検出する目的で,事例分割のためのMask R-CNNと,分類のためのResNet50と組み合わせたYOLOv4の2つのアルゴリズムを用いる。
以上の結果より,Mask R-CNNを用いた姿勢・行動検出では重み付きF1スコア88.46%,行動検出では平均91%,姿勢検出では平均86.5%であった。
これらの実験は姿勢測定と行動計測の両方の無制御シナリオで実施されている。
これらの指標は、個人や集団の行動や姿勢を適切に示すための強固な基盤を確立します。
このような結果は、鶏の全体的な健康改善に役立つだろう。
この研究で使用されるデータセットは社内で収集され、出版後に公開され、将来の研究に非常に有用なリソースとなる。
我々の知る限りでは、複数の行動と姿勢を同時に含むこの作業に使用されるこの特定の設定において、他の研究作業は行われていない。
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