RatDome Dataset|老鼠行为分析数据集|3D数据采集数据集

RatDome Dataset是由京都大学和东京大学联合创建的一个大型数据集，专门用于捕捉和分析老鼠的3D身体表面点。该数据集通过一个创新的多视角摄像头系统RatDome采集，包含不同年龄段老鼠的多视角视频和配对的3D关键点与3D身体表面点数据。数据集的创建过程中，研究人员通过在老鼠身体上临时附着可追踪的彩色珠子来克服老鼠身体表面无纹理的挑战。该数据集的应用领域主要集中在自动化老鼠行为分析，旨在通过丰富的3D身体表面数据来更深入地理解老鼠的行为模式，特别是在生物医学和神经科学研究中具有重要意义。

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数据集介绍

构建方式

RatDome Dataset的构建采用了创新的RatDome多视角摄像系统，该系统由15个摄像头组成，能够捕捉自由移动的老鼠的多视角视频。为了克服老鼠身体表面无纹理的挑战，研究团队在老鼠身上临时附着了彩色珠子和标记，并通过多视角几何重建这些标记的三维坐标。数据集包含了不同年龄段（7周、9周和11周）老鼠的3D关键点和3D身体表面点的配对数据，形成了大规模的训练数据集。

特点

RatDome Dataset的独特之处在于其提供了密集的3D身体表面点标注，这是通过多视角几何和临时标记实现的。与传统的稀疏关键点检测方法不同，该数据集能够捕捉到老鼠身体表面的细微变化，如肌肉的收缩和伸展，从而为行为分析提供了更丰富的信息。此外，数据集的标注具有时间一致性，适用于长时间的行为分析。

使用方法

RatDome Dataset主要用于训练和验证基于Transformer的网络模型RatBodyFormer，该模型能够从稀疏的3D关键点推断出密集的3D身体表面点。研究人员可以通过该数据集训练模型，以实现对老鼠行为的自动化分析，特别是在神经科学和生物医学研究中。数据集的标注数据可以用于监督学习，同时通过半自动标注方法，研究人员可以进一步扩展数据集的规模，提升模型的泛化能力。

背景与挑战

背景概述

RatDome Dataset是由京都大学和东京大学等机构的研究人员于2024年创建的，旨在解决啮齿动物行为分析中的关键问题。该数据集通过一种新颖的多视角摄像系统（RatDome）捕捉大鼠的多视角视频，并结合Transformer网络（RatBodyFormer）从检测到的关键点预测大鼠的密集体表点。传统的啮齿动物行为分析方法通常只能捕捉到稀疏的2D关键点，如面部和四肢，而RatDome Dataset则通过密集的3D体表点提供了更丰富的行为信息。该数据集的创建不仅推动了自动化啮齿动物行为分析的发展，还为生物医学和神经科学研究提供了新的工具和基础。

当前挑战

RatDome Dataset的构建面临多个挑战。首先，大鼠的体表缺乏纹理，难以通过传统方法进行自动标注，研究人员通过临时附加可追踪点（彩色珠子）并利用多视角几何技术解决了这一问题。其次，大鼠的体表具有高度非刚性和可变形性，不同个体之间的大小和形状也存在差异，这增加了数据标注和模型训练的复杂性。此外，构建多视角摄像系统需要精确的校准和同步，以确保捕捉到的数据具有高精度和一致性。最后，如何从稀疏的关键点推断出密集的体表点，并确保模型在不同个体和年龄段上的泛化能力，也是该数据集面临的重要挑战。

常用场景

经典使用场景

RatDome Dataset的经典使用场景主要集中在自动化啮齿动物行为分析领域。通过该数据集，研究人员可以利用多视角摄像头系统捕捉大鼠的3D关键点和体表点，进而通过RatBodyFormer网络预测大鼠的密集3D体表点。这一方法不仅能够捕捉大鼠的稀疏关键点，还能通过这些关键点推断出大鼠的整个体表，从而为复杂的大鼠行为分析提供更丰富的信息。

实际应用

RatDome Dataset在生物医学和神经科学研究中具有广泛的应用前景。例如，在药物测试中，研究人员可以通过该数据集捕捉大鼠的细微行为变化，评估药物对大鼠行为的影响。此外，在神经科学研究中，该数据集可以帮助研究人员分析大鼠在不同实验条件下的行为模式，揭示神经活动与行为之间的关联。通过自动化分析，研究人员可以更高效地进行大规模实验，减少人工观察的误差，提升研究的准确性和可重复性。

衍生相关工作

RatDome Dataset的发布催生了一系列相关研究工作。首先，RatBodyFormer网络的提出为3D动物体表重建提供了新的思路，尤其是在处理无纹理、非刚性体表的动物时表现出色。其次，该数据集的多视角捕捉方法为其他动物行为分析研究提供了参考，推动了多视角捕捉技术在动物行为研究中的应用。此外，基于RatDome Dataset的研究还扩展到了行为预测领域，通过预测大鼠的未来姿态，进一步提升了自动化行为分析的能力。