Fugu-MT 論文翻訳(概要): OpenApePose: a database of annotated ape photographs for pose estimation

論文の概要: OpenApePose: a database of annotated ape photographs for pose estimation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00741v2
Date: Fri, 22 Sep 2023 14:53:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-25 19:36:36.634563
Title: OpenApePose: a database of annotated ape photographs for pose estimation
Title（参考訳）: OpenApePose:ポーズ推定のための注釈付き猿の写真データベース
Authors: Nisarg Desai, Praneet Bala, Rebecca Richardson, Jessica Raper, Jan Zimmermann, Benjamin Hayden
Abstract要約: 自然主義的な文脈で6種の類人猿の写真を71,868枚添付した新しい公開データセットOpenApePoseを提示する。我々は、猿や人間に訓練されたネットワークよりも、猿の写真で訓練された標準的なディープネット(HRNet-W48)が、確実にサンプルの猿の写真を追跡することができることを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.056517711677027
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Because of their close relationship with humans, non-human apes (chimpanzees, bonobos, gorillas, orangutans, and gibbons, including siamangs) are of great scientific interest. The goal of understanding their complex behavior would be greatly advanced by the ability to perform video-based pose tracking. Tracking, however, requires high-quality annotated datasets of ape photographs. Here we present OpenApePose, a new public dataset of 71,868 photographs, annotated with 16 body landmarks, of six ape species in naturalistic contexts. We show that a standard deep net (HRNet-W48) trained on ape photos can reliably track out-of-sample ape photos better than networks trained on monkeys (specifically, the OpenMonkeyPose dataset) and on humans (COCO) can. This trained network can track apes almost as well as the other networks can track their respective taxa, and models trained without one of the six ape species can track the held out species better than the monkey and human models can. Ultimately, the results of our analyses highlight the importance of large specialized databases for animal tracking systems and confirm the utility of our new ape database.
Abstract（参考訳）: 人間との密接な関係から、非ヒト類人猿(チンパンジー、ボノボ、ゴリラ、オランウータン、シャムアンを含むギボン)は非常に科学的に興味深い。複雑な行動を理解するという目標は、ビデオベースのポーズ追跡を行う能力によって大きく進歩する。しかし、追跡には高品質な猿写真の注釈付きデータセットが必要である。ここでは,自然主義的な文脈で6種の類人猿の標本を16の目印で注釈した,71,868枚の写真からなる新しい公開データセットであるopenapeposeについて紹介する。我々は、猿(特にOpenMonkeyPoseデータセット)や人間(COCO)で訓練されたネットワークよりも、猿の写真で訓練された標準的なディープネット(HRNet-W48)が、確実にサンプル外の猿の写真を追跡することができることを示した。この訓練されたネットワークは猿を追跡できるだけでなく、他のネットワークがそれぞれの分類を追跡できる。最終的に,動物追跡システムにおける大規模専門データベースの重要性を強調し,新たな猿データベースの有用性を確認した。

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