論文の概要: BuckTales : A multi-UAV dataset for multi-object tracking and re-identification of wild antelopes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06896v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 11:55:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:09:08.752494
• Title: BuckTales : A multi-UAV dataset for multi-object tracking and re-identification of wild antelopes
• Title（参考訳）: BuckTales : 野生アンテロープの多対象追跡と再同定のためのマルチUAVデータセット
• Authors: Hemal Naik, Junran Yang, Dipin Das, Margaret C Crofoot, Akanksha Rathore, Vivek Hari Sridhar,
• Abstract要約: BuckTalesは、野生動物の多目的追跡と再同定問題を解決するために設計された最初の大規模なUAVデータセットである。 MOTデータセットには12の高解像度(5.4K)ビデオを含む680トラックを含む120万以上のアノテーションが含まれている。 Re-IDデータセットには、同時に2つのUAVで捕獲された730人の個人が含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6267336085190178
• License:
• Abstract: Understanding animal behaviour is central to predicting, understanding, and mitigating impacts of natural and anthropogenic changes on animal populations and ecosystems. However, the challenges of acquiring and processing long-term, ecologically relevant data in wild settings have constrained the scope of behavioural research. The increasing availability of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), coupled with advances in machine learning, has opened new opportunities for wildlife monitoring using aerial tracking. However, limited availability of datasets with wild animals in natural habitats has hindered progress in automated computer vision solutions for long-term animal tracking. Here we introduce BuckTales, the first large-scale UAV dataset designed to solve multi-object tracking (MOT) and re-identification (Re-ID) problem in wild animals, specifically the mating behaviour (or lekking) of blackbuck antelopes. Collected in collaboration with biologists, the MOT dataset includes over 1.2 million annotations including 680 tracks across 12 high-resolution (5.4K) videos, each averaging 66 seconds and featuring 30 to 130 individuals. The Re-ID dataset includes 730 individuals captured with two UAVs simultaneously. The dataset is designed to drive scalable, long-term animal behaviour tracking using multiple camera sensors. By providing baseline performance with two detectors, and benchmarking several state-of-the-art tracking methods, our dataset reflects the real-world challenges of tracking wild animals in socially and ecologically relevant contexts. In making these data widely available, we hope to catalyze progress in MOT and Re-ID for wild animals, fostering insights into animal behaviour, conservation efforts, and ecosystem dynamics through automated, long-term monitoring.
• Abstract（参考訳）: 動物行動を理解することは、自然および人為的変化が動物集団や生態系に与える影響を予測し、理解し、緩和することの中心である。 しかし、長期的、生態学的に関係のあるデータを野生環境で取得・処理することの課題は、行動研究の範囲を制限してきた。 無人航空機(UAV)の普及と機械学習の進歩により、航空追跡による野生生物のモニタリングの新たな機会が開かれた。 しかし、野生動物の生息地におけるデータセットの入手は限られており、動物追跡のためのコンピュータビジョンの自動化ソリューションの進歩を妨げている。 ここでは、野生動物のマルチオブジェクトトラッキング(MOT)と再識別(Re-ID)問題を解決するために設計された最初の大規模UAVデータセットであるBuckTalesを紹介します。 生物学者との共同で収集されたMOTデータセットには、12の高解像度(5.4K)ビデオの680トラックを含む120万以上のアノテーションが含まれている。 Re-IDデータセットには、同時に2つのUAVで捕獲された730人の個人が含まれている。 このデータセットは、複数のカメラセンサーを使用して、スケーラブルで長期的な動物の行動追跡を促進するように設計されている。 2つの検出器でベースライン性能を提供し、いくつかの最先端追跡手法をベンチマークすることで、我々のデータセットは、社会的および生態学的に関係のある状況下で野生動物を追跡するという現実の課題を反映している。 これらのデータを広く利用可能にすることで、野生動物のMOTおよびRe-IDの進歩を触媒し、動物行動、保全活動、生態系のダイナミクスに関する洞察を、自動化された長期監視を通じて促進したいと思っています。

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