ASBAR フレームワークは、動物の姿勢推定と行動認識の2つの機能を統合したものです。まず、OpenMonkeyChallenge データセットを使用して、26種の霊長類の頑健な姿勢推定モデルを構築しました。次に、PanAf データセットから大型類人猿の骨格運動を抽出し、MMaction2 の PoseConv3D モデルを使って9つの行動カテゴリを分類しました。その結果、従来のビデオベースの手法と同等の精度(Top1 精度74.98%)を達成しつつ、入力サイズを約20倍小さくすることができました。さらに、姿勢ベースのアプローチは視覚的な環境変化に対してより頑健であるため、野外調査での利用に適しています。本研究では、他の種や行動への適用を容易にするためのGUIツールも提供しています。
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biorxiv.org
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by Fuch... klokken www.biorxiv.org 09-25-2023
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.09.24.559236v1Dypere Spørsmål