論文の概要: Animal Behavior Analysis Methods Using Deep Learning: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14002v1
- Date: Wed, 22 May 2024 21:17:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-24 20:04:17.214569
- Title: Animal Behavior Analysis Methods Using Deep Learning: A Survey
- Title（参考訳）: 深層学習を用いた動物行動分析手法の検討
- Authors: Edoardo Fazzari, Donato Romano, Fabrizio Falchi, Cesare Stefanini,
- Abstract要約: 最先端のディープラーニングモデルは、様々な動物のデータの分類において顕著な精度を示している。
この論文は、動物行動研究の分野を前進させる可能性を秘めている深層学習における重要な研究方向に関する総合的な議論をまとめている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9086052572489653
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Animal behavior serves as a reliable indicator of the adaptation of organisms to their environment and their overall well-being. Through rigorous observation of animal actions and interactions, researchers and observers can glean valuable insights into diverse facets of their lives, encompassing health, social dynamics, ecological relationships, and neuroethological dimensions. Although state-of-the-art deep learning models have demonstrated remarkable accuracy in classifying various forms of animal data, their adoption in animal behavior studies remains limited. This survey article endeavors to comprehensively explore deep learning architectures and strategies applied to the identification of animal behavior, spanning auditory, visual, and audiovisual methodologies. Furthermore, the manuscript scrutinizes extant animal behavior datasets, offering a detailed examination of the principal challenges confronting this research domain. The article culminates in a comprehensive discussion of key research directions within deep learning that hold potential for advancing the field of animal behavior studies.
- Abstract（参考訳）: 動物行動は、生物の環境への適応と全体的な健康への適応の信頼できる指標として機能する。
動物行動と相互作用の厳密な観察を通じて、研究者や観察者は、健康、社会的ダイナミクス、生態学的関係、神経倫理学的な次元を含む、彼らの生活の様々な側面に関する貴重な洞察を導き出すことができる。
最先端の深層学習モデルは、様々な動物のデータの分類において顕著な精度を示してきたが、動物行動研究におけるそれらの採用は依然として限られている。
本研究は,動物行動の識別,聴覚,視覚,視覚の方法論を包括的に研究する試みである。
さらに、現存する動物行動データセットを精査し、本研究領域に直面する主な課題について詳細に検討する。
この論文は、動物行動研究の分野を前進させる可能性を秘めている深層学習における重要な研究方向に関する総合的な議論をまとめている。
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