猫鼬行为识别数据集

CVPRJun, 2023

Meerkat Behaviour Recognition Dataset

Mitchell Rogers, Gaël Gendron, David Arturo Soriano Valdez, Mihailo Azhar, Yang Chen...

TL;DR引入一个大型、多样化的浣熊行为识别视频数据集，包括群体社交互动、相机视野内个体的跟踪、不同光照条件等，共包括来自新西兰惠灵顿动物园的 20 个视频和 15 个未注释的视频，共计 848,400 个已注释帧。

Abstract

Recording animal behaviour is an important step in evaluating the well-being of animals and further understanding the natural world. Current methods for documenting animal behaviour within a zoo setting, such as scan sampling, require excessive human effort, are unfit for around-the-cl

animal behavior zoo setting behavior recognition meerkat annotated dataset

发现论文，激发创造

MammalNet：一项大规模视频基准，用于哺乳动物识别和行为理解

提出了一个名为 MammalNet 的新大规模动物行为数据集，包括 173 种哺乳动物的 17 个目、69 个科，该数据集涵盖了过去动物行为研究中关注的 12 种高级动物行为，并在其上建立了三种基准。

Jun, 2023

野生动物团体行为识别框架

本研究提出了一种基于序列分析方法对野生动物数据进行行为注释，特别是对社会群体的集体行为进行分类的方法，并在真实数据集上进行了评估，显示出相比基线方法显著的准确度提高。

Jul, 2019

从森林到动物园：利用 ChimpBehave 进行大型猿类行为识别

本论文介绍了 ChimpBehave，一个包含超过 2 小时视频（约 193,000 帧）的新型数据集，用于动作识别，通过与现有数据集对齐，可以研究领域自适应和跨数据集泛化方法，并使用最先进的基于 CNN 的动作识别模型提供了首个基准结果。

May, 2024

动物王国：一个用于动物行为理解的大型且多样化的数据集

创建了一个大而多样的数据集 Animal Kingdom，用于多种已注释的任务，帮助更全面地理解自然动物行为，包括视频定位、精细多标签动作识别和姿势估计任务，跨越了 6 个动物大类的 850 个物种，提出了一种 CARe 模型，可以学习识别新的动物行为，实验结果显示了很好的性能

Apr, 2022

狒狒之地数据集：野外灵长类追踪与无人机视频行为识别自动化

利用无人机进行多个个体的同时跟踪，以更好地理解群居灵长类动物的行为；本研究通过无人机视频提出了一种新的研究数据集，用于猴子的检测、追踪和行为识别，结果表明利用深度学习可以对野生动物的行为进行分类，提供对整个群体集体行为的非侵入性洞察。

May, 2024

多智能体行为数据集：老鼠二元社交互动

本研究介绍了一种用于理解多个智能体之间互动的技术：多智能体行为建模，并提出了 CalMS21 数据集，可以用于行为研究中行为分类方法的性能评估，包括跟踪数据和带有注释的数据。

Apr, 2021

野外灵长类动物行为分析的计算机视觉

计算机视觉在动物认知和行为研究中有巨大潜力，但目前在野外视频中仍存在巨大的实践挑战，本文通过综述当前相关方法和引导行为科学家以及计算机视觉研究人员来逐渐填补这一差距。

Jan, 2024

在线集体动物运动活动识别

本研究旨在解决单一动物活动识别的问题，同时探究动物集体行为识别，通过两种深度学习网络结构可以使羊群的集体活动被有效地识别跟踪。

Nov, 2018

多智体行为表示学习的 MABe22 基准

本文介绍了一个包含多个模型物种，覆盖了一系列不同行为分析任务的实验数据，通过引入大规模的多代理轨迹数据集，改进了行为表征。

Jul, 2022

PanAf20K：野生猿类检测与行为识别的大型视频数据集

PanAf20K 数据集是迄今为止最大、最多样化的自然环境中大猩猩的开放视频数据集，涵盖了非洲热带地区的 18 个实地点的约 20,000 个照相机陷阱视频的 700 万多帧。该数据集的丰富注释和基准使其适用于训练和测试多种具有挑战性和生态重要性的计算机视觉任务，包括猩猩检测和行为识别，以在支持评估大猩猩的存在、数量、分布和行为，并帮助保护工作中提高性能、效率和结果解释方面，开展 AI 分析照相机陷阱信息至关重要。

Jan, 2024