基于深度学习的动物行为分析方法综述
机器学习
2024-05-24 v1
摘要
动物行为是生物体适应环境及其整体状况的可靠指标。通过严格观察动物的动作和互动，研究人员和观察者可以深入了解其生活的各个方面，包括健康、社会动态、生态关系和神经行为学维度。尽管最先进的深度学习模型在对各种动物数据进行分类方面已展现出显著的准确性，但它们在动物行为研究中的应用仍然有限。本文旨在全面探索应用于动物行为识别的深度学习架构和策略，涵盖听觉、视觉和视听方法。此外，本文仔细审查了现有的动物行为数据集，详细阐述了该研究领域面临的主要挑战。文章最后全面讨论了深度学习中有望推动动物行为研究领域发展的关键研究方向。
引用
@article{arxiv.2405.14002,
title = {Animal Behavior Analysis Methods Using Deep Learning: A Survey},
author = {Edoardo Fazzari and Donato Romano and Fabrizio Falchi and Cesare Stefanini},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.14002},
year = {2024}
}