論文の概要: RatBodyFormer: Rodent Body Surface from Keypoints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09599v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 18:59:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:32:11.100368
• Title: RatBodyFormer: Rodent Body Surface from Keypoints
• Title（参考訳）: RatBodyFormer: キーポイントの物体表面
• Authors: Ayaka Higami, Karin Oshima, Tomoyo Isoguchi Shiramatsu, Hirokazu Takahashi, Shohei Nobuhara, Ko Nishino,
• Abstract要約: ラット体表面の高密度3次元試料を受動的に回収するための2つの重要な貢献点を紹介した。 ひとつは、ラットの行動キャプチャーのための新しいマルチカメラシステムRatDomeと、それを使ってキャプチャした大規模なデータセットだ。 第二のRatBodyFormerは、検出されたキーポイントを3Dボディサーフェスポイントに変換する新しいネットワークだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.01030789558578
• License:
• Abstract: Rat behavior modeling goes to the heart of many scientific studies, yet the textureless body surface evades automatic analysis as it literally has no keypoints that detectors can find. The movement of the body surface, however, is a rich source of information for deciphering the rat behavior. We introduce two key contributions to automatically recover densely 3D sampled rat body surface points, passively. The first is RatDome, a novel multi-camera system for rat behavior capture, and a large-scale dataset captured with it that consists of pairs of 3D keypoints and 3D body surface points. The second is RatBodyFormer, a novel network to transform detected keypoints to 3D body surface points. RatBodyFormer is agnostic to the exact locations of the 3D body surface points in the training data and is trained with masked-learning. We experimentally validate our framework with a number of real-world experiments. Our results collectively serve as a novel foundation for automated rat behavior analysis and will likely have far-reaching implications for biomedical and neuroscientific research.
• Abstract（参考訳）: ラットの行動モデリングは多くの科学的研究の核心となるが、テクスチャのない体の表面は、文字通り検出するキーポイントがないため、自動分析を回避している。 しかし、体表面の運動は、ラットの行動を理解するための豊富な情報源である。 ラット体表面の高密度3次元試料を受動的に回収するための2つの重要な貢献点を紹介した。 ひとつは、ラットの行動キャプチャーのための新しいマルチカメラシステムであるRatDomeと、3Dキーポイントと3Dボディサーフェスポイントからなる大規模なデータセットである。 第二のRatBodyFormerは、検出されたキーポイントを3Dボディサーフェスポイントに変換する新しいネットワークだ。 RatBodyFormerはトレーニングデータ中の3Dボディサーフェスポイントの正確な位置を知らないため、マスク付き学習でトレーニングされる。 我々は、実世界の実験で、我々のフレームワークを実験的に検証した。 本研究は,ラットの自律行動解析の新たな基盤として機能し,バイオメディカルおよび神経科学研究に多大な影響を及ぼす可能性が示唆された。

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