AnimalClue: التعرف على الحيوانات من خلال آثارها

تلعب المراقبة الحيوانية دورًا مهمًا في الحفاظ على التنوع البيولوجي، مما يستدعي تطوير مناهج قوية لرصد تجمعات الحيوانات وتفاعلات الأنواع مع بعضها البعض. وقد ساهمت التطورات الحديثة في رؤية الحاسوب بشكل كبير في أتمتة المهام الأساسية في المراقبة الحيوانية، مثل كشف الحيوانات وتحديد الأنواع. ومع ذلك، لا يزال التعرف الدقيق على الأنواع من خلال أدلة غير مباشرة، مثل الآثار والأقراص البرازية، موضوعًا غير مكتمل الاستكشاف نسبيًا، رغم أهميته في دعم مراقبة الحياة البرية. ولسد هذا الفجوة، نقدم "AnimalClue"، أول مجموعة بيانات كبيرة الحجم مخصصة لتحديد الأنواع من صور الأدلة غير المباشرة. تتكون مجموعتنا من 159,605 مربعات حدودية تشمل خمس فئات من الأدلة غير المباشرة: الآثار، والأقراص البرازية، والبيض، والعظام، والريش. وتغطي هذه المجموعة 968 نوعًا، و200 عائلة، و65 طبقة. وتم وضع علامات على كل صورة بملصقات نوعية، ومربعات حدودية أو أقنعة تجزئة، بالإضافة إلى معلومات دقيقة حول السمات، مثل أنماط النشاط وتفضيلات الموائل. على عكس المجموعات الموجودة التي تركز بشكل رئيسي على السمات البصرية المباشرة (مثل مظهر الحيوانات)، تُقدِّم "AnimalClue" تحديات فريدة في مهام التصنيف والكشف والتجزئة الحقيقية، نظرًا لضرورة التعرف على سمات بصرية أكثر تفصيلًا ودقة. وفي تجاربنا، قمنا بتقييمًا واسعًا لأنماط رؤية حاسوبية تمثلية، وحددنا التحديات الرئيسية في التعرف على الحيوانات من آثارها. وتم إتاحة مجموعة البيانات والكود على الرابط: https://dahlian00.github.io/AnimalCluePage/