Annolid：按需标注、分割与追踪任意目标
计算机视觉与模式识别
2024-03-28 v1 人工智能
摘要
Annolid 是一个基于深度学习的软件包，旨在对视频文件中的研究目标进行分割、标记和追踪，主要侧重于动物行为分析。基于最先进的实例分割方法，Annolid 现在利用 Cutie 视频目标分割模型，从单个标注帧中实现对多只动物的弹性、无标记追踪，即使在它们可能被环境特征或彼此部分或完全遮挡的环境中也是如此。我们整合了 Segment Anything 和 Grounding-DINO 策略，此外还通过文本指令实现了对可识别动物和目标的自动掩码与分割，从而无需手动标注。Annolid 全面的目标分割方法灵活适应广泛的行为分析应用，除了追踪动物及其身体部位外，还能对多种行为状态进行分类，如僵滞、挖掘、幼崽聚集和社交互动。
引用
@article{arxiv.2403.18690,
title = {Annolid: Annotate, Segment, and Track Anything You Need},
author = {Chen Yang and Thomas A. Cleland},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.18690},
year = {2024}
}