狐獴行为识别数据集
计算机视觉与模式识别
2023-06-21 v1
摘要
记录动物行为是评估动物福祉并进一步理解自然世界的重要一步。当前在动物园环境中记录动物行为的方法（如扫描取样）需要过多人力，不适合全天候监测，并可能产生人为偏差的结果。已有若干动物数据集主要关注野生动物交互，其中部分扩展到动作或行为识别。然而，动物园环境中的数据集或关注社会性动物群体行为的数据较为有限。我们引入一个大型狐獴（Suricata Suricatta）行为识别视频数据集，具有多样化的标注行为，包括群体社会交互、相机视野内个体追踪、类别分布偏斜以及变化的照明条件。该数据集包含来自新西兰惠灵顿惠灵顿动物园狐獴圈舍内两个位置的视频，涵盖20段标注视频（共848,400个标注帧）和15段未标注视频。
引用
@article{arxiv.2306.11326,
title = {Meerkat Behaviour Recognition Dataset},
author = {Mitchell Rogers and Gaël Gendron and David Arturo Soriano Valdez and Mihailo Azhar and Yang Chen and Shahrokh Heidari and Caleb Perelini and Padriac O'Leary and Kobe Knowles and Izak Tait and Simon Eyre and Michael Witbrock and Patrice Delmas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.11326},
year = {2023}
}
备注
Presented as a poster for the CV4Animals Workshop, CVPR 2023. For associated dataset see: https://meerkat-dataset.github.io/