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CVPR2023 | 3D-POP:一种自动标注方法,通过基于标记的运动捕捉鸽子姿势
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https://www.youtube.com/watch?v=er4u0WpRJeQ 论文:https://arxiv.org/abs/2303.13174 摘要: 机器学习和计算机视觉的最新进展正在彻底改变动物行为领域,使研究人员能够在没有任何标记附着的情况下跟踪自由移动的动物的姿势和位置。然而,用于无标记姿势跟踪的动物注释图像的大型数据集,特别是从多个角度拍摄的具有精确3D注释的高分辨率图像,仍然很少。在这里,我们提出了一种方法,该方法使用运动捕捉(mo-cap)系统以半自动的方式获得关于动物运动和姿势(2D和3D)的大量注释数据。我们的方法是新颖的,因为它提取了形态关键点(如眼睛、喙、尾巴)的3D位置,并参考了附着在动物身上的标记的位置。使用这种方法,我们获得并在这里提供了一个新的数据集——3D-POP,其中有大约30万个注释帧(400万个实例),以视频的形式,视频中有一到十只自由移动的鸟,它们来自3.6米x 4.2米的区域内的4个不同的相机视图。3D-POP是第一个在2D和3D中具有精确关键点注释以及边界框和个体身份的群集鸟类数据集,将有助于开发鸟类2D到3D无标记姿态、轨迹跟踪和识别问题的解决方案。
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