論文の概要: CattleFace-RGBT: RGB-T Cattle Facial Landmark Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03431v1
• Date: Wed, 5 Jun 2024 16:29:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 17:22:00.333573
• Title: CattleFace-RGBT: RGB-T Cattle Facial Landmark Benchmark
• Title（参考訳）: CattleFace-RGBT: RGB-T Cattle Facial Landmarkベンチマーク
• Authors: Ethan Coffman, Reagan Clark, Nhat-Tan Bui, Trong Thang Pham, Beth Kegley, Jeremy G. Powell, Jiangchao Zhao, Ngan Le,
• Abstract要約: CattleFace-RGBTは、合計4,600枚からなる2,300枚のRGB-T画像からなるRGB-T Cattle Facial Landmarkデータセットである。 AIを熱画像に適用することは、直接熱訓練と実現不可能なRGB熱的アライメントによる最適以下の結果によって困難である。 我々は、RGBで訓練されたモデルを熱画像に転送し、AIアシストアノテーションツールを使用してそれらを洗練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.463254896517738
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To address this challenge, we introduce CattleFace-RGBT, a RGB-T Cattle Facial Landmark dataset consisting of 2,300 RGB-T image pairs, a total of 4,600 images. Creating a landmark dataset is time-consuming, but AI-assisted annotation can help. However, applying AI to thermal images is challenging due to suboptimal results from direct thermal training and infeasible RGB-thermal alignment due to different camera views. Therefore, we opt to transfer models trained on RGB to thermal images and refine them using our AI-assisted annotation tool following a semi-automatic annotation approach. Accurately localizing facial key points on both RGB and thermal images enables us to not only discern the cattle's respiratory signs but also measure temperatures to assess the animal's thermal state. To the best of our knowledge, this is the first dataset for the cattle facial landmark on RGB-T images. We conduct benchmarking of the CattleFace-RGBT dataset across various backbone architectures, with the objective of establishing baselines for future research, analysis, and comparison. The dataset and models are at https://github.com/UARK-AICV/CattleFace-RGBT-benchmark
• Abstract（参考訳）: この課題に対処するために,2300枚のRGB-T画像ペアからなるRGB-TキャッスルファシアルランドマークデータセットであるCattleFace-RGBTを紹介した。 ランドマークデータセットの作成には時間がかかりますが、AI支援アノテーションが役立ちます。 しかし、直接熱訓練と異なるカメラビューによる非実用的RGB熱的アライメントによる最適結果のため、熱画像にAIを適用することは困難である。 したがって、RGBでトレーニングされたモデルを熱画像に転送し、半自動アノテーションアプローチに従ってAI支援アノテーションツールを使用してそれらを洗練する。 RGBと熱画像の両方に正確な顔のキーポイントを正確に配置することで、牛の呼吸の兆候を識別するだけでなく、温度を測定して動物の熱状態を評価することができます。 我々の知る限りでは、これはRGB-T画像上の牛の顔のランドマークのための最初のデータセットである。 本研究では,様々なバックボーンアーキテクチャを対象としたCattleFace-RGBTデータセットのベンチマークを行い,今後の研究,分析,比較のためのベースラインを確立することを目的とする。 データセットとモデルはhttps://github.com/UARK-AICV/CattleFace-RGBT-benchmarkにある。

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