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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09599v3
• Date: Thu, 27 Mar 2025 01:58:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 14:27:26.05611
• Title: RatBodyFormer: Rat Body Surface from Keypoints
• Title（参考訳）: RatBodyFormer: キーポイントから見たラットの体表面
• Authors: Ayaka Higami, Karin Oshima, Tomoyo Isoguchi Shiramatsu, Hirokazu Takahashi, Shohei Nobuhara, Ko Nishino,
• Abstract要約: そこで本研究では,ラットの体表面を高密度な点集合として再構築する最初の手法を提案する。 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.01030789558578
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Analyzing rat behavior lies at the heart of many scientific studies. Past methods for automated rodent modeling have focused on 3D pose estimation from keypoints, e.g., face and appendages. The pose, however, does not capture the rich body surface movement encoding the subtle rat behaviors like curling and stretching. The body surface lacks features that can be visually defined, evading these established keypoint-based methods. In this paper, we introduce the first method for reconstructing the rat body surface as a dense set of points by learning to predict it from the sparse keypoints that can be detected with past methods. Our method consists of two key contributions. 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.
• Abstract（参考訳）: ラットの行動を分析することは、多くの科学的研究の中心にある。 ダレント自動モデリングの過去の手法は、キーポイント、例えば顔と付属物から3次元のポーズ推定に焦点を合わせてきた。 しかし、ポーズは、カーリングやストレッチのような微妙なラットの振る舞いをコードするリッチな体表面の動きを捉えていない。 ボディサーフェスは、これらの確立されたキーポイントベースのメソッドを避けることで、視覚的に定義できる特徴を欠いている。 本稿では,ラットの体表面を高密度な点集合として再構築する最初の手法を提案する。 私たちの方法は2つの重要な貢献から成り立っている。 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,ラットの自動行動解析のための新しい基盤として機能する。

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