Reino Animal: Um Conjunto de Dados Grande e Diversificado para Compreensão do Comportamento Animal

Compreender os comportamentos dos animais é significativo para uma ampla gama de aplicações. No entanto, os conjuntos de dados existentes sobre comportamento animal apresentam limitações em múltiplos aspectos, incluindo número limitado de classes de animais, amostras de dados e tarefas fornecidas, além de variações limitadas nas condições ambientais e pontos de vista. Para solucionar essas limitações, criamos um conjunto de dados grande e diversificado, Animal Kingdom, que oferece múltiplas tarefas anotadas para permitir um entendimento mais aprofundado dos comportamentos naturais dos animais. As filmagens de animais selvagens usadas em nosso conjunto de dados registram diferentes horários do dia em uma extensa gama de ambientes contendo variações em fundos, pontos de vista, iluminação e condições climáticas. Mais especificamente, nosso conjunto contém 50 horas de vídeos anotados para localizar segmentos relevantes de comportamento animal em vídeos longos para a tarefa de video grounding, 30 mil sequências de vídeo para a tarefa de reconhecimento fino de ações multilabel e 33 mil quadros para a tarefa de estimativa de pose, correspondendo a uma diversidade de animais com 850 espécies distribuídas em 6 classes animais principais. Um conjunto de dados tão desafiador e abrangente deve facilitar a comunidade a desenvolver, adaptar e avaliar vários tipos de métodos avançados para análise de comportamento animal. Além disso, propomos um modelo Collaborative Action Recognition (CARe) que aprende características gerais e específicas para reconhecimento de ações com animais novos e não vistos. Esse método alcança desempenho promissor em nossos experimentos. Nosso conjunto de dados pode ser encontrado em https://sutdcv.github.io/Animal-Kingdom.