AnimalClue: 동물의 흔적을 통해 동물 식별하기

야생동물 관측은 생물다양성 보존에 중요한 역할을 하며, 이를 위해 야생동물 집단과 종 간 상호작용을 모니터링하기 위한 강력한 방법론이 필요하다. 최근 컴퓨터 비전 기술의 발전은 동물 탐지 및 종 식별과 같은 기초적인 야생동물 관측 작업의 자동화에 크게 기여해왔다. 그러나 발자국, 배설물 등 간접적 증거로부터 종을 정확히 식별하는 것은 야생동물 모니터링에 있어 매우 중요한 과제임에도 불구하고, 여전히 상대적으로 연구가 부족한 영역이다. 이러한 격차를 메우기 위해, 우리는 간접적 증거 이미지로부터 종 식별을 위한 세계 최초의 대규모 데이터셋인 AnimalClue를 제안한다. 본 데이터셋은 발자국, 배설물, 알, 뼈, 깃털 등 다섯 가지 종류의 간접적 증거를 포함하며, 총 159,605개의 경계상자(bounding box)를 보유하고 있다. 데이터셋은 968종, 200과, 65목에 해당하는 다양한 생물종을 포함하며, 각 이미지에는 종 수준의 레이블, 경계상자 또는 세그멘테이션 마스크, 그리고 활동 패턴과 서식지 선호도와 같은 세부 특성 정보가 함께 제공된다. 기존의 데이터셋이 동물의 직접적인 시각적 특성(예: 외형)에 주로 초점을 두는 것과 달리, AnimalClue는 더 세밀하고 미묘한 시각적 특징을 인식해야 하는 요구로 인해 분류, 탐지, 인스턴스 세그멘테이션 작업에 독특한 도전 과제를 제시한다. 실험을 통해 우리는 대표적인 비전 모델들을 폭넓게 평가하고, 동물의 흔적을 통한 종 식별 과정에서 나타나는 주요 과제들을 규명하였다. 본 데이터셋과 코드는 다음 링크에서 공개되어 있다: https://dahlian00.github.io/AnimalCluePage/