mating-video-analysis

Chicken Mating Video Analysis Dataset 是一个面向鸡群视频分析的多任务数据集，包含部署测试视频、目标检测图像与标签、交配行为分类训练与测试数据、公鸡检测数据以及多目标跟踪视频与标签。数据集共包含六个子数据集： - chicken-deploy-dataset: 499 个用于部署与推理测试的 MP4 视频。 - chicken-label-dataset: 1,056 张鸡只目标检测 PNG 图像及对应的 TXT 标签，分为 train/val 子集。 - chicken-mating-train: 2,210 个交配行为二分类训练视频，按类别存储在 mating/（1,065 个）和 non_mating/（1,145 个）目录中。 - chicken-mating-test: 34,224 个按日期整理的测试短视频（MP4）及 3 个标签文件（CSV 格式，无表头，空格分隔，每行格式为 <video_file_name> <label>，标签 0 表示非交配，1 表示交配）。各测试日期标签分布：12月25日总数11554（0类11497，1类57），12月26日11556（0类11483，1类73），12月27日11114（0类11063，1类51）。测试视频按日期分片存储，部分目录因 Hugging Face 文件限制拆分为 part_001、part_002。 - chicken-rooster-dataset: 909 张公鸡目标检测 PNG 图像及对应 TXT 标签，分为 train/val/test 子集。 - chicken-track-dataset: 14 个多目标跟踪 MP4 视频及 28 个 TXT 标签文件。 数据集适用于计算机视觉任务，包括视频分类、目标检测、目标跟踪和行为分析。使用时应按需选择性下载，注意测试集类别高度不均衡，评估时建议使用精确率、召回率、F1 等指标。使用时需遵守动物伦理、隐私和数据管理要求。数据集采用 Apache License 2.0 许可证。The Chicken Mating Video Analysis Dataset is a multi-task dataset for chicken flock video analysis, containing deployment test videos, object detection images and labels, mating behavior classification training and test data, rooster detection data, and multi-object tracking videos and labels. The dataset consists of six sub-datasets: chicken-deploy-dataset (499 MP4 videos for deployment and inference testing), chicken-label-dataset (1,056 PNG images and TXT labels for object detection, split into train/val), chicken-mating-train (2,210 training videos for binary classification of mating behavior, stored in mating/ and non_mating/ directories), chicken-mating-test (34,224 test short videos organized by date and 3 CSV label files, each line format: <video_file_name> <label>, 0 for non-mating, 1 for mating), chicken-rooster-dataset (909 PNG images and TXT labels for rooster detection, split into train/val/test), and chicken-track-dataset (14 MP4 videos for multi-object tracking and 28 TXT label files). It is suitable for computer vision tasks including video classification, object detection, object tracking, and behavior analysis. Users should note the highly imbalanced test set and are advised to use metrics such as precision, recall, and F1 score for evaluation. The dataset is licensed under Apache License 2.0.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称：Chicken Mating Video Analysis Dataset（鸡群交配行为视频分析数据集）
许可证：Apache License 2.0
规模：10K < n < 100K
任务类型：计算机视觉（视频分类、目标检测、目标跟踪）
适用对象：鸡群行为分析、家禽养殖智能化

数据集内容

该数据集包含六个顶层子数据集，覆盖部署测试、目标检测、行为分类与多目标跟踪等任务：

目录	内容	文件规模
chicken-deploy-dataset/	用于部署与推理测试的 MP4 视频	499 个视频
chicken-label-dataset/	鸡只目标检测图像及 TXT 标签	1,056 张图像 + 1,056 个标签
chicken-mating-train/	交配行为二分类训练视频	2,210 个视频
chicken-mating-test/	按日期整理的交配行为测试短视频和标签清单	34,224 个视频 + 3 个标签文件
chicken-rooster-dataset/	公鸡目标检测图像及 TXT 标签	909 张图像 + 909 个标签
chicken-track-dataset/	多目标跟踪视频及 TXT 标签	14 个视频 + 28 个标签文件

数据细节

目标检测数据

• chicken-label-dataset 与 chicken-rooster-dataset 采用 images/ 与 labels/ 对应结构，图像为 PNG，标签为 TXT，通过同名文件对应。
• 检测图像分别提供 train/、val/（鸡只检测）及 train/、val/、test/（公鸡检测）划分。

交配行为分类数据

• 训练集：chicken-mating-train/ 含 mating/（1,065 个视频）与 non_mating/（1,145 个视频）两个类别目录。
• 测试集：chicken-mating-test/ 按日期组织，视频为 MP4 短视频，因单目录文件数量限制被分为 part_001、part_002 等子目录，读取时需递归搜索。
• 标签文件为无表头的 CSV（空格分隔），格式为 <video_file_name> <label>，标签约定 0 = non_mating、1 = mating。
• 三个测试日期的标签分布如下：

标签文件	总数	0（non_mating）	1（mating）
test-2025-12-25.csv	11,554	11,497	57
test-2025-12-26.csv	11,556	11,483	73
test-2025-12-27.csv	11,114	11,063	51

跟踪数据

• chicken-track-dataset/videos/ 存放原始 MP4 视频，labels/ 存放对应 TXT 跟踪标注，使用时需保留原始目录层级。

使用建议

• 仓库体积较大，建议按需仅下载所需顶层目录，而非一次性下载整个仓库。
• 交配行为测试集类别极不均衡（正样本占比低于 1%），评估时建议同时报告精确率、召回率、F1 等指标。
• 训练或评估前，需确认标签类别、坐标定义及跟踪标识的解释。
• 使用前应自行检查数据质量、标注完整性与任务适用性。
• 遵守适用的动物伦理、隐私和数据管理要求。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集围绕鸡群视频分析构建，整合了多种计算机视觉任务所需的数据资源。其构建方式涵盖六个核心模块：部署测试视频集收录499个MP4文件，用于推理验证；目标检测数据集包含1,056张鸡只图像及对应TXT标签以及909张公鸡检测图像与标签，均采用图像与标签同名对应的组织方式；交配行为分类数据划分为训练集（含1,065段交配视频与1,145段非交配视频）与测试集（跨越三个日期，共计34,224段短视频及三个无表头、空格分隔的CSV标签文件），测试视频因平台文件数量限制被拆分为多个分片目录；多目标跟踪数据集则提供14段视频与28个标签文件，保留原始目录层级以维持对应关系。整个数据集通过Hugging Face仓库发布，支持按顶层目录选择性下载。

特点

该数据集具有鲜明的多任务综合性特征，其规模庞大且结构清晰。交配行为测试集呈现显著的类别不均衡现象，正样本占比不足1%，对模型评估提出了挑战，提示研究者需采用精确率、召回率及F1分数等多元指标全面衡量模型性能。数据集涵盖检测、分类、跟踪等任务，支持从静态图像到动态视频的多层次分析。此外，数据按日期和分片目录组织，便于按时间维度进行实验拆解，同时CSV标签文件采用简洁的文本格式，降低了解析门槛。其Apache 2.0许可协议也为学术与工业应用提供了便利。

使用方法

数据集的部署需借助Hugging Face CLI或Python API按需下载子数据集，以避免冗余流量。对于交配行为测试标签，推荐使用pandas以正则表达式分隔符读取CSV，并依据文件名递归索引视频路径，确保标签与文件准确映射。训练与评估过程中，需根据具体任务明确标签定义，尤其关注测试集类别不平衡问题，建议在指标报告中同时呈现精确率、召回率与F1值。对于跟踪数据，应保留原始目录结构以维持视频与标注的对应关系。使用前，用户须自行核查数据质量与标注完整性，并遵循动物伦理与数据管理规范。

背景与挑战

背景概述

随着精准畜牧业与计算机视觉技术的深度融合，基于视频的动物行为自动化分析已成为智能养殖领域的重要研究方向。mating-video-analysis数据集由南京农业大学（njau-hjx）团队于2025年12月前后创建，旨在解决鸡群交配行为识别与多目标跟踪的复合型视觉任务。该数据集整合了部署推理视频、目标检测图像、行为分类短视频以及多目标跟踪标注，覆盖了从静态目标检测到动态行为理解的完整分析链路，为家禽行为学研究、养殖环境监测及福利评估提供了标准化的数据支撑。其发布填补了公开鸡类交配行为视频数据集的空白，推动了行为识别模型在真实养殖场景中的落地验证，对提升养殖自动化水平与动物健康管理具有重要的参考价值。

当前挑战

该数据集所面临的挑战多维且严峻。在领域问题层面，鸡群交配行为具有持续时间短、个体差异大、场景遮挡频繁等特性，使得行为分类极易受环境噪声干扰，且测试集中正负样本比例严重失衡（如2025-12-25日正样本仅57条，负样本达11497条），这对模型的精确识别与鲁棒评估构成显著难题；同时，多目标跟踪任务需应对密集群体中个体交叉与遮挡，对时空一致性建模提出了极高要求。在构建过程层面，数据采集需克服养殖环境光照多变、摄像设备部署受限等物理制约，标注工作则面临行为边界模糊、专家判定主观性强等一致性挑战，此外，海量视频数据（总计超3.6万个测试短视频）的整理与分片管理也增加了数据处理的复杂性与出错风险。

常用场景

经典使用场景

该数据集专为家禽行为智能化解析而构建，其核心应用场景聚焦于视频理解与细粒度动作识别。研究人员可基于其丰富的视频资源，开展鸡只目标检测、多目标跟踪及交配行为二分类等经典视觉任务的模型训练与性能评估。其中，交配行为短视频集与配套标签为时序动作识别提供了天然的基准，而部署测试视频则助力检验模型在真实养殖环境下的推理鲁棒性，从而推动计算机视觉技术在农业动物行为学领域的深度应用。

衍生相关工作

该数据集的发布催生了一系列衍生研究工作，涉及行为识别网络的架构创新、多任务联合学习框架的构建，以及领域自适应算法的探索。例如，研究者可能基于其交配行为数据开发出高效的3D卷积网络或视频Transformer模型，用于捕捉细微的动作时序特征；同时，鸡只检测与跟踪标签可支撑联合检测-跟踪-识别一体化模型的训练，提升端到端处理的效率。此外，类别极度不均衡的测试集亦激励了重加权损失、数据增强及对比学习等不均衡学习策略的研究。这些衍生工作不仅丰富了农业视觉分析的方法论体系，也为跨物种行为理解提供了可迁移的技术范式，推动了整个领域的技术进步。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于家禽行为学的精细化自动解析，融合了目标检测、多目标跟踪与行为分类等前沿计算机视觉技术，尤其针对鸡群交配行为的识别与分析开辟了新的研究路径。在智慧农业与动物福利日益受到重视的背景下，此类数据集为构建非侵入式家禽健康监测系统提供了关键支撑，推动了行为量化从人工观察向深度学习的范式转变。其多任务整合特性，特别是对类别不均衡问题的处理指引，为开发鲁棒性强的行为识别模型设立了新标杆，并对优化养殖管理、提升动物福祉具有显著的实践意义。