Animal Kingdom|动物行为分析数据集|视频分析数据集

Animal Kingdom数据集由新加坡科技设计大学信息系统技术与设计学院创建，包含超过850种动物的50小时视频，用于视频定位、动作识别和姿态估计。数据集涵盖多种环境条件和视角，包括不同背景、光照和天气条件。创建过程中，通过23名成员包括生物学专家的共同努力，进行了细致的帧级标注和三轮质量检查。该数据集旨在促进动物行为分析的研究，特别是在野生动物保护和生态研究领域。

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数据集介绍

构建方式

在动物行为理解领域，现有的数据集在动物类别数量、数据样本多样性以及任务类型等方面存在显著局限。为应对这些挑战，我们构建了名为Animal Kingdom的大型多样化数据集。该数据集通过从YouTube收集的50小时野生动物视频，涵盖了多种环境条件和视角变化。具体而言，数据集包括用于视频定位任务的50小时标注视频，用于细粒度多标签动作识别任务的30K视频序列，以及用于姿态估计任务的33K帧图像。这些数据对应于6大类动物中的850个物种，旨在为动物行为分析提供一个全面且具有挑战性的基准。

特点

Animal Kingdom数据集的显著特点在于其广泛性和多样性。首先，数据集包含了850个物种，跨越6大类动物，涵盖了从哺乳动物到昆虫的广泛类别。其次，视频数据在不同的时间段、光照条件和天气条件下采集，反映了自然环境中动物行为的复杂性。此外，数据集提供了多任务标注，包括视频定位、动作识别和姿态估计，为研究者提供了丰富的数据资源以开发和评估先进的动物行为分析方法。

使用方法

Animal Kingdom数据集适用于多种动物行为分析任务。对于视频定位任务，研究者可以使用自然语言描述来检索相关视频片段；对于动作识别任务，数据集提供了细粒度的多标签动作标注，支持开发能够识别复杂动物行为的模型；对于姿态估计任务，数据集包含了多种动物类别的姿态标注，有助于研究者开发适用于不同动物的姿态估计方法。此外，数据集的多样性和复杂性为开发具有广泛适用性的模型提供了理想的测试平台。

背景与挑战

背景概述

动物行为理解在多个应用领域中具有重要意义，然而现有数据集在动物类别数量、数据样本、任务多样性以及环境条件和视角变化方面存在局限性。为解决这些局限性，我们创建了名为Animal Kingdom的大型多样化数据集，提供了多个注释任务，以促进对自然动物行为的更深入理解。该数据集包含50小时注释视频，用于视频定位任务，30K视频序列用于细粒度多标签动作识别任务，以及33K帧用于姿态估计任务，涵盖6大类动物的850个物种。这一具有挑战性和全面性的数据集将有助于社区开发、适应和评估各种先进的动物行为分析方法。

当前挑战

Animal Kingdom数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，解决领域问题如图像分类的挑战，需要处理动物行为的多样性和复杂性。其次，构建过程中遇到的挑战包括数据样本的稀缺性、动物类别和环境条件的有限多样性，以及任务和注释的不足。此外，动物在野外的自然行为通常是动态、复杂和嘈杂的，这增加了数据集的复杂性和分析难度。最后，数据集的多标签动作和长尾分布特性为模型的准确性和鲁棒性提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

Animal Kingdom数据集的经典使用场景在于其广泛应用于动物行为理解的研究中。该数据集提供了丰富的视频片段和多任务注释，包括视频定位、细粒度多标签动作识别和姿态估计，使得研究人员能够深入分析野生动物的自然行为。通过这些任务，研究者可以识别和提取视频中相关的动物行为片段，进行动作识别和姿态估计，从而全面理解动物的行为模式。

实际应用

Animal Kingdom数据集在实际应用中具有广泛的前景，特别是在野生动物监测和保护领域。通过视频定位技术，研究人员可以高效地从长视频中提取感兴趣的动物行为片段，减少人工筛选的工作量。动作识别和姿态估计则有助于监测动物的健康状况和行为变化，为野生动物管理和保护提供科学依据。此外，该数据集还可用于生物启发机器人设计和动画渲染等领域。

衍生相关工作

Animal Kingdom数据集的发布催生了一系列相关研究工作。例如，研究者提出了Collaborative Action Recognition (CARe)模型，该模型能够识别未见过的动物类型的动作，通过学习通用和特定特征来提高动作识别的性能。此外，该数据集还促进了视频定位、动作识别和姿态估计等领域的算法改进和创新，推动了动物行为分析技术的进步。