CattleFace-RGBT：RGB-T牛面部关键点基准
计算机视觉与模式识别
2024-06-06 v1
摘要
为应对这一挑战，我们引入了CattleFace-RGBT，一个包含2300对RGB-T图像（共4600张图像）的RGB-T牛面部关键点数据集。创建关键点数据集耗时费力，但AI辅助标注可以提供帮助。然而，由于直接热成像训练结果不理想，且不同相机视角导致RGB-热成像对齐不可行，将AI应用于热成像图像具有挑战性。因此，我们选择将在RGB上训练的模型迁移到热成像图像，并使用我们的AI辅助标注工具按照半自动标注方法进行精炼。在RGB和热成像图像上准确定位面部关键点，使我们不仅能够辨别牛的呼吸体征，还能测量温度以评估动物的热状态。据我们所知，这是首个针对RGB-T图像的牛面部关键点数据集。我们跨多种骨干架构对CattleFace-RGBT数据集进行了基准测试，旨在为未来的研究、分析和比较建立基线。数据集和模型见https://github.com/UARK-AICV/CattleFace-RGBT-benchmark。
引用
@article{arxiv.2406.03431,
title = {CattleFace-RGBT: RGB-T Cattle Facial Landmark Benchmark},
author = {Ethan Coffman and Reagan Clark and Nhat-Tan Bui and Trong Thang Pham and Beth Kegley and Jeremy G. Powell and Jiangchao Zhao and Ngan Le},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.03431},
year = {2024}
}