동물 행동 분석을 위한 SuperAnimal事前训练姿勢估计模型 注意：这里“事前训练”和“姿勢估计”是中文词汇，正确的韩文翻译应为“사전 학습”和“자세 추정”。因此，更准确的翻译应该是： 동물 행동 분석을 위한 SuperAnimal 사전 학습 자세 추정 모델

동물의 행동을 정량화하는 것은 신경과학, 수의학, 동물 보존 노력 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다. 행동 분석의 공통적인 핵심 단계는 먼저 동물에게서 관련된 주요 점들을 추출하는 것으로, 이를 포즈 추정이라고 합니다. 그러나 현재로서는 안정적인 포즈 추론을 위해서는 도메인 지식과 수작업 라벨링이 필요한 감독 학습 모델을 구축해야 합니다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위해 새로운 방법론인 SuperAnimal을 소개하며, 이는 추가적인 인간 라벨링 없이 45종 이상의 동물을 대상으로 사용할 수 있는 통합 기초 모델 개발을 가능하게 하는 일련의 기술 혁신을 제시합니다.구체적으로, 우리는 서로 다른 라벨링 데이터셋 간의 주요 점 공간을 통합하는 방법(일반화된 데이터 변환기를 통해)과 이러한 다양한 데이터셋을 훈련시키면서 불균형한 입력으로 인해 주요 점들을 재앙적으로 잊지 않도록 하는 방법(주요 점 그래디언트 마스킹 및 메모리 리플레이 접근법을 통해)을 소개합니다. 이러한 모델들은 여섯 가지 포즈 벤치마크에서 우수한 성능을 보여주었습니다.또한 최종 사용자들이 최대한 활용할 수 있도록, 서로 다른 라벨링 데이터에 대한 미세 조정(fine-tuning) 방법과 비감독 비디오 적응 도구를 제공하여 프레임 간 성능 향상과 진동 감소를 실현하였습니다. 모델이 미세 조정되면, SuperAnimal 모델은 이전 전이 학습 기반 접근법보다 10-100배 더 효율적인 데이터 활용성을 보여줍니다. 우리는 이 모델들의 유용성을 쥐의 행동 분류와 말의 걸음걸이 분석에서 입증하였습니다.총괄적으로, 본 연구는 동물 포즈 추정에 있어 효율적인 데이터 활용 방안을 제시하고 있습니다.