[论文分享] 动物行为分析(nature machine intelligence 2022)

发布网友 发布时间：2024-10-23 15:19

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热心网友 时间：2024-11-02 06:02

深度学习驱动的动物行为分析新突破

复杂环境下的行为识别新标准：</在自然环境中，动物行为分析的重要性日益凸显，尤其是药物和遗传研究领域。传统方法在复杂环境下的精确度难以满足需求，而一项最新研究通过深度学习技术，实现了显著提升。

SegNet实验的卓越表现：</在老鼠实验中，SegNet在23帧（采用迁移学习和数据增强）以及80帧数据上，展现出卓越的分割能力。而在猴子实验中，191帧的精度进一步提高，证明了其在复杂场景下的高精度分割效果。

PoseNet的革新性突破：</相较于DeepLabCut，PoseNet输出的pose landmark精度达到了行业顶尖水平，它的引入为行为分析提供了更精准的定位信息。

IDNet的跟踪与效率提升：</IDNet结合了跟踪模块和greedy算法，无论是老鼠还是猴子实验，其表现均达到了当前最佳，并且展现出快速收敛的能力，对于实时跟踪动物行为具有极大优势。

BehaveNet的智能行为分类：</在猴子行为分类上，BehaveNet与PoseNet的结合模型甚至接近人类的识别能力，超越了Stuman，进一步提升了行为识别的准确性。

总的来说，这些模型在小鼠和灵长类动物的行为分析上实现了显著的SOTA成绩，然而，提升鲁棒性仍将是未来研究的关键挑战。

快速评估与精确分析：</利用Pearson correlation，研究团队仅需114分钟的数据集便能得出有价值的行为与环境变量之间的关联。猴子实验中，通过对行为如互动、搜索、社交梳理和背景的shuffled labels进行对比，行为跟踪的性能同样达到了顶级水准，且算法收敛迅速。

三维目标定位与技术融合：</为了确保行为跟踪的精准性，研究人员采用左侧三维模型生成位置信息，结合SegNet的输出和LSOMAP降维训练模型，构建出更为全面的分析框架。

数据采集与处理的细致入微：</在老鼠实验中，数据来源于法国，通过年龄分组排除干扰，利用VIA视频注释器进行行为标注。而在猴子实验中，Primate数据通过1080P相机记录，并借助SIPEC工具箱进行身份识别和行为分析，确保了数据的高质量。

未来展望与扩展性：</研究团队期待在水下等特殊环境中探索深度网络识别性能的影响。尽管SIPEC作为全监督方法可能不适用于大规模昆虫群体，但对于大多数动物物种，它的适用性仍然广阔，为后续研究提供了广阔的探索领域。