論文の概要: The SA-FARI Dataset: Segment Anything in Footage of Animals for Recognition and Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.15622v1
• Date: Wed, 19 Nov 2025 17:07:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-20 15:51:28.915539
• Title: The SA-FARI Dataset: Segment Anything in Footage of Animals for Recognition and Identification
• Title（参考訳）: SA-FARIデータセット:認識と識別のための動物の足場におけるセグメンテーション
• Authors: Dante Francisco Wasmuht, Otto Brookes, Maximillian Schall, Pablo Palencia, Chris Beirne, Tilo Burghardt, Majid Mirmehdi, Hjalmar Kühl, Mimi Arandjelovic, Sam Pottie, Peter Bermant, Brandon Asheim, Yi Jin Toh, Adam Elzinga, Jason Holmberg, Andrew Whitworth, Eleanor Flatt, Laura Gustafson, Chaitanya Ryali, Yuan-Ting Hu, Baishan Guo, Andrew Westbury, Kate Saenko, Didac Suris,
• Abstract要約: 野生動物のための最大のオープンソースMATデータセットであるSA-FARIを紹介する。 これは、約10年間(2014-2024年)に4大陸の741箇所から収集された11,609のカメラトラップビデオから成っている。 16,224個のマスクレットのアイデンティティと942,702個のバウンディングボックス、セグメンテーションマスク、および種ラベルを含む46時間の濃密な注釈付き映像で、それぞれのビデオが総括的に注釈付けされる。 SAM 3を含む最先端の視覚言語モデルを用いて,SA-FARIの総合的なベンチマークを行い,種別および汎用性の両方で評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.709102465224746
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automated video analysis is critical for wildlife conservation. A foundational task in this domain is multi-animal tracking (MAT), which underpins applications such as individual re-identification and behavior recognition. However, existing datasets are limited in scale, constrained to a few species, or lack sufficient temporal and geographical diversity - leaving no suitable benchmark for training general-purpose MAT models applicable across wild animal populations. To address this, we introduce SA-FARI, the largest open-source MAT dataset for wild animals. It comprises 11,609 camera trap videos collected over approximately 10 years (2014-2024) from 741 locations across 4 continents, spanning 99 species categories. Each video is exhaustively annotated culminating in ~46 hours of densely annotated footage containing 16,224 masklet identities and 942,702 individual bounding boxes, segmentation masks, and species labels. Alongside the task-specific annotations, we publish anonymized camera trap locations for each video. Finally, we present comprehensive benchmarks on SA-FARI using state-of-the-art vision-language models for detection and tracking, including SAM 3, evaluated with both species-specific and generic animal prompts. We also compare against vision-only methods developed specifically for wildlife analysis. SA-FARI is the first large-scale dataset to combine high species diversity, multi-region coverage, and high-quality spatio-temporal annotations, offering a new foundation for advancing generalizable multianimal tracking in the wild. The dataset is available at $\href{https://www.conservationxlabs.com/sa-fari}{\text{conservationxlabs.com/SA-FARI}}$.
• Abstract（参考訳）: ビデオの自動解析は野生生物の保全に不可欠である。 この領域の基本的なタスクはマルチアニマルトラッキング(MAT)であり、個々の再識別や行動認識などのアプリケーションを支える。 しかし、既存のデータセットは規模が限られており、数種に制限されているか、時間的および地理的な多様性が不足しているため、野生動物の個体群に適用可能な汎用MATモデルを訓練するための適切なベンチマークは残っていない。 これを解決するために,野生動物のためのオープンソースのMATデータセットであるSA-FARIを紹介する。 約10年間(2014-2024年)に4大陸の741箇所から収集された11,609のカメラトラップビデオから成っている。 それぞれのビデオは16,224個のマスクレットのアイデンティティと942,702個のバウンディングボックス、セグメンテーションマスク、および種ラベルを含む、46時間の濃密な注釈付き映像で総括的に注釈付けされている。 タスク固有のアノテーションに加えて、ビデオ毎に匿名化されたカメラトラップ位置を公開します。 最後に,SA-FARIに関する包括的ベンチマークを,種特異的および一般的な動物プロンプトを用いて評価したSAM 3を含む最先端の視覚言語モデルを用いて行った。 また,野生生物分析に特化して開発された視覚のみの手法との比較を行った。 SA-FARIは、高種多様性、多地域カバレッジ、高品質の時空間アノテーションを組み合わせた最初の大規模データセットであり、野生における一般化可能な多動物追跡の新たな基盤を提供する。 データセットは$\href{https://www.conservationxlabs.com/sa-fari}{\text{conservationxlabs.com/SA-FARI}}$で入手できる。

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