Animal3D: Ein umfassender Datensatz zur 3D-Positur und Form von Tieren

Die genaue Schätzung der 3D-Haltung und -Form ist ein wesentlicher Schritt zur Verständnis des tierischen Verhaltens und kann potenziell viele nachgelagerte Anwendungen, wie den Schutz von Wildtieren, fördern. Allerdings wird die Forschung in diesem Bereich durch das Fehlen eines umfassenden und vielfältigen Datensatzes mit hochwertigen 3D-Haltungs- und Formannotierungen behindert. In dieser Arbeit schlagen wir Animal3D vor, den ersten umfassenden Datensatz für die 3D-Haltungs- und Formschätzung von Säugetieren. Animal3D besteht aus 3379 Bildern, die von 40 Säugetierspezies gesammelt wurden, hochwertigen Annotierungen von 26 Schlüsselpunkten sowie wichtigen Haltungs- und Formparametern des SMAL-Modells (Shape and Motion of Animals and Landmarks). Alle Annotierungen wurden in einem mehrstufigen Prozess manuell beschriftet und überprüft, um Ergebnisse höchster Qualität zu gewährleisten. Basierend auf dem Animal3D-Datensatz bewerten wir repräsentative Modelle zur Form- und Haltungsschätzung an folgenden Punkten: (1) überwachtes Lernen nur mit den Daten aus Animal3D, (2) Transfer von synthetisch generierten Bildern ins Reale, und (3) Feinabstimmung von Modellen zur menschlichen Haltungs- und Formschätzung. Unsere experimentellen Ergebnisse zeigen, dass die Vorhersage der 3D-Form und -Haltung von Tieren über verschiedene Arten hinweg eine sehr herausfordernde Aufgabe bleibt, trotz erheblicher Fortschritte bei der menschlichen Haltungsschätzung. Unsere Ergebnisse belegen zudem, dass synthetisches Vortrainieren eine gangbare Strategie ist, um die Leistungsfähigkeit der Modelle zu steigern. Insgesamt öffnet Animal3D neue Wege zur Förderung zukünftiger Forschung in der 3D-Haltungs- und Formschätzung von Tieren und ist öffentlich zugänglich.