論文の概要: 8-Calves Image dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13777v3
• Date: Wed, 22 Oct 2025 22:10:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:04.721046
• Title: 8-Calves Image dataset
• Title（参考訳）: 8-Calvesイメージデータセット
• Authors: Xuyang Fang, Sion Hannuna, Neill Campbell, Edwin Simpson,
• Abstract要約: マルチアニマル検出、追跡、識別のための挑戦的なベンチマークである8-Calvesデータセットを紹介した。 バーに8匹のホルスタイン・フリーズ人の子牛の1時間のビデオが映し出され、頻繁にオクルージョン、動きのぼやけ、さまざまなポーズが収められている。 微調整されたYOLOv8検出器とByteTrackを使った半きめのパイプラインと手作業による修正により、537,000以上のバウンディングボックスと時間的アイデンティティラベルが提供される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8233028449337972
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automated livestock monitoring is crucial for precision farming, but robust computer vision models are hindered by a lack of datasets reflecting real-world group challenges. We introduce the 8-Calves dataset, a challenging benchmark for multi-animal detection, tracking, and identification. It features a one-hour video of eight Holstein Friesian calves in a barn, with frequent occlusions, motion blur, and diverse poses. A semi-automated pipeline using a fine-tuned YOLOv8 detector and ByteTrack, followed by manual correction, provides over 537,000 bounding boxes with temporal identity labels. We benchmark 28 object detectors, showing near-perfect performance on a lenient IoU threshold (mAP50: 95.2-98.9%) but significant divergence on stricter metrics (mAP50:95: 56.5-66.4%), highlighting fine-grained localization challenges. Our identification benchmark across 23 models reveals a trade-off: scaling model size improves classification accuracy but compromises retrieval. Smaller architectures like ConvNextV2 Nano achieve the best balance (73.35% accuracy, 50.82% Top-1 KNN). Pre-training focused on semantic learning (e.g., BEiT) yielded superior transferability. For tracking, leading methods achieve high detection accuracy (MOTA > 0.92) but struggle with identity preservation (IDF1 $\approx$ 0.27), underscoring a key challenge in occlusion-heavy scenarios. The 8-Calves dataset bridges a gap by providing temporal richness and realistic challenges, serving as a resource for advancing agricultural vision models. The dataset and code are available at https://huggingface.co/datasets/tonyFang04/8-calves.
• Abstract（参考訳）: 家畜の自動モニタリングは、精密農業には不可欠だが、堅牢なコンピュータビジョンモデルは、現実のグループの課題を反映したデータセットの欠如によって妨げられている。 マルチアニマル検出、追跡、識別のための挑戦的なベンチマークである8-Calvesデータセットを紹介した。 バーに8匹のホルスタイン・フリーズ人の子牛の1時間のビデオが映し出され、頻繁にオクルージョン、動きのぼやけ、さまざまなポーズが収められている。 細調整されたYOLOv8検出器とByteTrackを使用した半自動パイプラインと手動修正により、537,000以上の境界ボックスに時間的同一性ラベルを提供する。 我々は28個の物体検出器をベンチマークし、高いIoUしきい値(mAP50:95.2-98.9%)でほぼ完璧な性能を示すが、より厳密な測定値(mAP50:95:56.5-66.4%)では顕著なばらつきを示し、微粒なローカライゼーションの課題を強調した。 スケールモデルのサイズは分類精度を向上するが、検索を損なう。 ConvNextV2 Nanoのような小さなアーキテクチャは最高のバランス(73.35%の精度、50.82%のTop-1 KNN)を達成する。 セマンティックラーニング(例えばBEiT)に焦点を当てた事前学習は、優れた伝達性を得た。 追跡において、先行手法は高い検出精度(MOTA > 0.92)を達成するが、アイデンティティ保存(IDF1$\approx$ 0.27)に苦慮し、咬合重度のシナリオにおいて重要な課題を浮き彫りにしている。 8-Calvesデータセットは、時間的豊かさと現実的な課題を提供することによってギャップを埋め、農業ビジョンモデルを前進させるリソースとして機能する。 データセットとコードはhttps://huggingface.co/datasets/tonyFang04/8-calvesで公開されている。

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