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il y a 2 mois

Animal3D : Un Jeu de Données Complet sur la Posture et la Forme des Animaux en 3D

Xu, Jiacong ; Zhang, Yi ; Peng, Jiawei ; Ma, Wufei ; Jesslen, Artur ; Ji, Pengliang ; Hu, Qixin ; Zhang, Jiehua ; Liu, Qihao ; Wang, Jiahao ; Ji, Wei ; Wang, Chen ; Yuan, Xiaoding ; Kaushik, Prakhar ; Zhang, Guofeng ; Liu, Jie ; Xie, Yushan ; Cui, Yawen ; Yuille, Alan ; Kortylewski, Adam
Animal3D : Un Jeu de Données Complet sur la Posture et la Forme des Animaux en 3D
Résumé

L'estimation précise de la posture et de la forme en 3D est une étape essentielle pour comprendre le comportement des animaux et peut potentiellement bénéficier à de nombreuses applications en aval, telles que la conservation de la faune sauvage. Cependant, les recherches dans ce domaine sont freinées par l'absence d'un ensemble de données complet et diversifié avec des annotations de posture et de forme en 3D de haute qualité. Dans cet article, nous proposons Animal3D, le premier ensemble de données complet pour l'estimation de la posture et de la forme en 3D des mammifères. Animal3D comprend 3379 images collectées auprès de 40 espèces de mammifères, des annotations de haute qualité de 26 points clés, ainsi que les paramètres de posture et de forme du modèle SMAL (Shape and Motion of Animals and Living Beings). Toutes les annotations ont été étiquetées et vérifiées manuellement au cours d'un processus en plusieurs étapes afin d'assurer des résultats d'une qualité optimale. À partir du jeu de données Animal3D, nous évaluons des modèles représentatifs d'estimation de forme et de posture sur trois aspects : (1) l'apprentissage supervisé à partir des seules données Animal3D, (2) le transfert synthétique à réel à partir d'images générées synthétiquement, et (3) le réglage fin des modèles d'estimation de posture et de forme humaine. Nos résultats expérimentaux montrent que prédire la forme et la posture en 3D des animaux entre différentes espèces reste une tâche très difficile, malgré les progrès significatifs réalisés dans l'estimation de la posture humaine. Nos résultats démontrent également que l'entraînement préalable synthétique est une stratégie viable pour améliorer les performances du modèle. Dans l'ensemble, Animal3D ouvre de nouvelles perspectives pour faciliter les futures recherches en estimation de la posture et de la forme en 3D des animaux, et est disponible au public.

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