動物王国：動物行動理解のための大規模かつ多様なデータセット

動物の行動を理解することは、幅広い応用分野において重要な意味を持っています。しかし、既存の動物行動データセットには、動物の種類やデータサンプル数、提供されるタスクが限られているという問題があります。また、環境条件や視点の変化も限定的です。これらの制約を克服するために、私たちは大規模かつ多様なデータセット「Animal Kingdom」を作成しました。このデータセットは複数のアノテーション付きタスクを提供し、自然な動物行動のより包括的な理解を可能にします。「Animal Kingdom」で使用する野生動物の映像は、背景、視点、照明、天候条件などに変化がある広範囲な環境で一日の中の異なる時間帯を記録しています。具体的には、当該データセットには以下の内容が含まれています：ビデオグラウンディングタスクのために長時間ビデオ内の関連する動物行動セグメントを特定するための50時間分のアノテーション付きビデオ、細かい多ラベルアクション認識タスク用に3万件のビデオシーケンス（30K video sequences）、ポーズ推定タスク用に3万3千枚（33K frames）のフレーム。これらは6つの主要な動物クラスに属する850種類以上の多様な動物に対応しています。このような挑戦的で包括的なデータセットは、コミュニティが様々な先進的な方法を開発し、適応させ、評価することを支援できるでしょう。さらに、私たちは未見の新しい動物に対するアクション認識のために一般的および特定の特徴を学習する協調的なアクション認識（Collaborative Action Recognition: CARe）モデルを提案します。この手法は実験において有望な性能を示しています。当該データセットは https://sutdcv.github.io/Animal-Kingdom から入手可能です。