منذ 11 أيام
تقدير وضعية وتحديد وتعقب الحيوانات المتعددة باستخدام DeepLabCut
{Mackenzie Weygandt Mathis & Alexander Mathis, Catherine Dulac, George Lauder, Venkatesh N. Murthy, Guoping Feng, Daniel Soberanes, Valentina Di Santo, Mohammed Mostafizur Rahman, Tanmay Nath, Steffen Schneider, William Menegas, Shaokai Ye, Mu Zhou, Jessy Lauer}
الملخص
تقدير وضع الحيوانات المتعددة يُعدّ مشكلة صعبة في مجال رؤية الحاسوب: فالتداخلات المتكررة تُسبب تغطية جزئية أو كاملة، مما يُعقّد عملية ربط النقاط المحددة (keypoints) بالكائنات الفردية، بالإضافة إلى وجود حيوانات تشبه بعضها بشدة، وتتفاعل بشكل أوثق من الحالة النموذجية للأشخاص المتعددين. ولتذليل هذه التحديات، نبني على أداة DeepLabCut، وهي أداة مفتوحة المصدر لتقدير الوضع، ونقدّم ميزتين رئيسيتين: تجميع الحيوانات بفعالية عالية وتتبعها، وهما ميزتان ضروريان في السيناريوهات متعددة الحيوانات. علاوةً على ذلك، نُدمج القدرة على التنبؤ بهوية الحيوان لمساعدة عملية التتبع (خاصةً في حالات التغطية). ونُظهر قوة هذا الإطار من خلال أربع مجموعات بيانات تختلف في التعقيد، ونُطلقها لتصبح معيارًا مرجعيًا لتطوير الخوارزميات المستقبلية.