PetFace|动物面部识别数据集|动物监测与识别数据集

PetFace数据集由京都大学和日本东京大学联合创建，是一个大规模的动物面部识别数据集，包含257,484个独特的个体，跨越13个动物家族和319个品种类别。数据集包含1,012,934张图像，通过互联网自动和手动过滤过程收集，确保数据集不仅规模大，而且细节丰富且清洁。数据集提供了包括性别、品种、颜色和图案在内的细粒度注释，支持对已知和未知个体的识别。PetFace数据集的应用领域包括动物行为监测、栖息地调查和失踪动物寻找，旨在推动非侵入性动物自动识别方法的发展。

原始信息汇总

PetFace 数据集概述

数据集简介

PetFace 是一个大规模的动物识别数据集和基准，包含 257,484 个独特的个体，涵盖 13 个动物家族和 319 个品种。该数据集不仅包括实验动物，还包括宠物动物，旨在推动动物面部识别技术的发展。

数据集特点

• 大规模个体：包含 257,484 个独特的动物个体。
• 多样性：涵盖 13 个动物家族和 319 个品种。
• 详细标注：包括性别、品种、颜色和图案等精细标注。
• 性能优越：模型在 PetFace 数据集上的表现优于其他数据集，尤其是在品种细节和未见过的动物家族识别上。

数据集分布

• 个体数量：每个动物家族的个体数量分布。
• 性别分布：每个动物家族的性别分布百分比。
• 品种示例：品种标注的示例。
• 颜色示例：颜色标注的示例。

基准测试结果

• 动物重识别：ArcFace 损失函数表现最佳，联合训练的模型在 PetFace 上显示出最高的平均 top-1 准确率。
• 动物验证：联合训练的模型在 PetFace 上表现最佳，与其他数据集上训练的模型相比也显示出优势。

数据集链接

该数据集仅供研究使用。请填写 Google Form 以确认使用目的，我们将尽快发送数据集链接。

BibTeX 引用

bibtex @misc{shinoda2024petface, title={PetFace: A Large-Scale Dataset and Benchmark for Animal Identification}, author={Risa Shinoda and Kaede Shiohara}, year={2024}, eprint={2407.13555}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CV}, url={https://arxiv.org/abs/2407.13555}, }

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

PetFace数据集的构建采用了大规模的互联网图像采集方法，涵盖了13个动物家族和319个品种，共计257,484个独特的个体。通过自动化和人工筛选过程，确保了数据集的高质量和细粒度分类。图像来源包括宠物商店和动物收养网站，这些来源提供了高质量、多样化的图像，捕捉了动物从不同角度和环境下的外观特征。此外，数据集还包括了性别、品种、颜色和图案等细粒度注释，以支持更精细的识别和评估任务。

特点

PetFace数据集的主要特点在于其大规模和多样性，包含了超过25万个体和13个动物家族的详细注释。这种多样性使得数据集能够支持对未见个体的验证任务，填补了现有数据集在这方面的不足。此外，数据集的细粒度注释，如性别、品种、颜色和图案，为下游应用提供了丰富的信息，增强了数据集在实际场景中的适用性。

使用方法

PetFace数据集可用于训练和评估动物面部识别模型，特别适用于重新识别已知个体和验证未见个体。数据集提供了两种主要的评估协议：已知个体的重新识别和未见个体的验证。研究人员可以使用这些协议来测试和改进模型的泛化能力。此外，数据集的细粒度注释可以用于开发更复杂的识别算法，以应对不同品种和颜色的动物识别挑战。

背景与挑战

背景概述

在动物行为监测、调查以及寻找丢失动物等应用中，自动化动物面部识别技术发挥着至关重要的作用。尽管人类面部识别技术取得了显著进展，但由于缺乏适用于动物领域的数据集和基准，该领域的研究进展受到了阻碍。为此，Risa Shinoda和Kaede Shiohara于2024年推出了PetFace数据集，这是一个大规模的动物面部识别资源，涵盖了13个动物家族和319个品种类别，共计257,484个独特的个体。该数据集不仅规模庞大，还包含了性别、品种、颜色和图案等细粒度注释，为研究未见过的动物面部验证提供了有力支持。PetFace数据集的推出，标志着动物面部识别领域的一个重要里程碑，有望推动非侵入式动物自动识别技术的发展。

当前挑战

PetFace数据集在构建过程中面临了多个挑战。首先，动物面部识别领域的数据集相对匮乏，现有的公开数据集通常包含的个体数量不足100个，这限制了模型的泛化能力和对未见个体的精确评估。其次，收集和注释大规模动物面部图像的过程复杂且耗时，需要自动化和手动过滤相结合，以确保数据集的质量和细粒度分类的准确性。此外，动物面部结构的多样性和复杂性，以及不同动物家族和品种之间的显著差异，增加了模型训练和验证的难度。PetFace数据集的成功构建和应用，为解决这些挑战提供了新的思路和方法，但仍需进一步研究和优化以提升识别性能。

常用场景

经典使用场景

PetFace数据集在动物面部识别领域具有广泛的应用前景，尤其在动物行为监测、生态调查和失踪动物寻找等方面。其大规模的个体覆盖和精细的注释信息，使得该数据集成为研究未见个体面部验证的理想资源。通过提供已知和未知个体的重新识别基准，PetFace数据集推动了动物面部识别技术的进步。

衍生相关工作

PetFace数据集的发布催生了一系列相关研究工作，特别是在动物面部识别和重新识别领域。例如，基于PetFace数据集的模型训练和评估，研究人员开发了多种先进的面部识别算法，这些算法在识别准确性和泛化能力上表现优异。此外，PetFace数据集还激发了对多物种集成识别技术的研究，推动了动物面部识别技术的跨物种应用和发展。

数据集最近研究

最新研究方向

在动物识别领域，PetFace数据集的引入标志着对自动化动物面部识别技术的重要推动。该数据集不仅规模庞大，涵盖了257,484个独特个体，跨越13个动物家族和319个品种，还包含了详细的细粒度标注，如性别、品种、颜色和图案。这些特性使得PetFace成为研究未见个体面部验证的理想平台，这一领域在现有数据集中由于个体数量有限而未得到充分探索。此外，PetFace提供的基准测试，包括已知个体的重识别和未知个体的验证，显著提升了模型在处理细粒度品种变化和未见动物家族时的表现。这些研究不仅推动了动物面部识别技术的发展，还促进了非侵入式动物自动识别方法的进步，具有重要的应用价值和科学意义。

相关研究论文

• PetFace: A Large-Scale Dataset and Benchmark for Animal Identification

  京都大学，日本东京大学 · 2024年