一种用于图像中四足动物关键点检测的新数据集
计算机视觉与模式识别
2021-09-01 v1
摘要
本文中，我们研究了从图像中在多种四足或四条腿动物物种上定位一组通用关键点的问题。由于缺乏带有真值标注的大规模动物关键点数据集，我们构建了一个新数据集 AwA Pose，用于图像中四足动物的关键点检测。我们的数据集包含每动物显著更多的关键点，且比现有动物关键点检测数据集具有更多样的动物。我们用一个最先进的深度学习模型在不同关键点检测任务上对该数据集进行了基准测试，包括已见和未见动物的情况。实验结果显示了该数据集的有效性。我们相信该数据集将帮助计算机视觉界设计和评估改进的模型，以解决泛化四足动物关键点检测问题。
引用
@article{arxiv.2108.13958,
title = {A Novel Dataset for Keypoint Detection of quadruped Animals from Images},
author = {Prianka Banik and Lin Li and Xishuang Dong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.13958},
year = {2021}
}