동물의 지각과 행동을 모델링하기 위해 EgoPet이라는 새로운 동물 중심 동영상 데이터셋을 소개한다. EgoPet은 동물의 자아운동과 다중 에이전트 상호작용을 동시에 포함하고 있어, 기존 데이터셋과 차별화된다. 이를 바탕으로 동물 행동 예측을 위한 세 가지 벤치마크 과제를 정의하였다.
생물 로거 데이터를 활용하여 다양한 동물 종의 행동을 효과적으로 분류할 수 있는 기계 학습 모델을 개발하고자 한다.
Annolid은 최신 딥러닝 기술을 활용하여 동물 행동 분석을 위한 자동 분할, 레이블링 및 추적 기능을 제공합니다. 단일 프레임에서의 자동 객체 탐지와 Cutie 비디오 객체 추적 모델을 통해 사용자의 수동 작업을 최소화하면서도 정확한 다중 동물 추적을 달성합니다.