論文の概要: MammalNet: A Large-scale Video Benchmark for Mammal Recognition and Behavior Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00576v1
• Date: Thu, 1 Jun 2023 11:45:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 16:45:45.420324
• Title: MammalNet: A Large-scale Video Benchmark for Mammal Recognition and Behavior Understanding
• Title（参考訳）: MammalNet: 乳房の認識と行動理解のための大規模ビデオベンチマーク
• Authors: Jun Chen, Ming Hu, Darren J. Coker, Michael L. Berumen, Blair Costelloe, Sara Beery, Anna Rohrbach, Mohamed Elhoseiny
• Abstract要約: MammalNetは、哺乳類の分類誘導アノテーションとその共通の行動を含む大規模な動物行動データセットである。 計539時間の18Kビデオが含まれており、これは現存する最大の動物行動データセットの10倍の大きさだ。 MammalNet上では,標準動物と行動認識,合成低ショット動物と行動認識,行動検出の3つのベンチマークを作成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.3767550066302
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Monitoring animal behavior can facilitate conservation efforts by providing key insights into wildlife health, population status, and ecosystem function. Automatic recognition of animals and their behaviors is critical for capitalizing on the large unlabeled datasets generated by modern video devices and for accelerating monitoring efforts at scale. However, the development of automated recognition systems is currently hindered by a lack of appropriately labeled datasets. Existing video datasets 1) do not classify animals according to established biological taxonomies; 2) are too small to facilitate large-scale behavioral studies and are often limited to a single species; and 3) do not feature temporally localized annotations and therefore do not facilitate localization of targeted behaviors within longer video sequences. Thus, we propose MammalNet, a new large-scale animal behavior dataset with taxonomy-guided annotations of mammals and their common behaviors. MammalNet contains over 18K videos totaling 539 hours, which is ~10 times larger than the largest existing animal behavior dataset. It covers 17 orders, 69 families, and 173 mammal categories for animal categorization and captures 12 high-level animal behaviors that received focus in previous animal behavior studies. We establish three benchmarks on MammalNet: standard animal and behavior recognition, compositional low-shot animal and behavior recognition, and behavior detection. Our dataset and code have been made available at: https://mammal-net.github.io.
• Abstract（参考訳）: 動物行動のモニタリングは、野生生物の健康、個体数、生態系機能に関する重要な洞察を提供することによって、保全努力を促進する。 動物とその行動の自動認識は、現代のビデオデバイスが生成する大規模未ラベルデータセットの活用と、大規模監視の高速化に不可欠である。 しかし、現在自動認識システムの開発は、適切なラベル付きデータセットの欠如によって妨げられている。 既存のビデオデータセット 1) 確立された生物学的分類に従って動物を分類しない。 2) 大規模行動研究を容易にするには小さすぎるため,単一の種に限られることが多い。 3) 時間的局所化アノテーションを特徴とせず, より長いビデオシーケンス内での標的行動の局所化を容易にする。 そこで本研究では,哺乳類の分類誘導アノテーションを用いた大規模動物行動データセットであるMammalNetを提案する。 MammalNetには合計539時間の18Kビデオが含まれており、これは既存の動物行動データセットの約10倍の大きさである。 17のオーダー、69のファミリー、173の哺乳動物カテゴリをカバーし、以前の動物行動研究に焦点をあてた12のハイレベルな動物行動を取り込んでいる。 MammalNetでは,標準動物と行動認識,構成動物と行動認識,行動検出の3つのベンチマークを作成した。 当社のデータセットとコードは、https://mammal-net.github.io.com/で利用可能です。

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