AnimalTrack: A Benchmark for Multi-Animal Tracking in the Wild

要約

マルチアニマルトラッキング（MAT）は、マルチオブジェクト追跡（MOT）問題の一つで、動物の運動や行動解析に不可欠であり、生物学、生態学、動物保護など多くの重要な応用分野を持っています。その重要性にも関わらず、MATは他のMOT問題（例えば、マルチヒューマン・トラッキング）に比べ、専用のベンチマークが少ないため、あまり研究されていません。この問題を解決するために、我々はAnimalTrackを導入する。これは、野生の複数動物の追跡を行うための専用ベンチマークである。AnimalTrackは、一般的な10種類の動物から選択された58個のシーケンスから構成されています。平均して、各シーケンスは33個のトラッキング対象から構成されています。高い品質を確保するため、AnimalTrackの全てのフレームは手作業でラベル付けされ、入念な検査と精錬が行われています。我々の知る限り、AnimalTrackはマルチアニマルトラッキングに特化した初めてのベンチマークです。さらに、既存のMOTアルゴリズムがAnimalTrack上でどのように動作するかを理解し、将来の比較のためのベースラインを提供するために、14の最新鋭の代表的なトラッカーを広範囲に評価しました。その結果、歩行者と動物のポーズ、動き、見た目などの違いから、ほとんどのトラッカーが退化しており、複数動物の追跡を改善するためのさらなる努力が望まれることがわかりました。AnimalTrackとその評価・解析により、多頭飼育のさらなる進展が期待されます。データセットと評価、および我々の解析結果は、https://hengfan2010.github.io/projects/AnimalTrack/ で公開される予定です。

要約(オリジナル)

Multi-animal tracking (MAT), a multi-object tracking (MOT) problem, is crucial for animal motion and behavior analysis and has many crucial applications such as biology, ecology and animal conservation. Despite its importance, MAT is largely under-explored compared to other MOT problems such as multi-human tracking due to the scarcity of dedicated benchmarks. To address this problem, we introduce AnimalTrack, a dedicated benchmark for multi-animal tracking in the wild. Specifically, AnimalTrack consists of 58 sequences from a diverse selection of 10 common animal categories. On average, each sequence comprises of 33 target objects for tracking. In order to ensure high quality, every frame in AnimalTrack is manually labeled with careful inspection and refinement. To our best knowledge, AnimalTrack is the first benchmark dedicated to multi-animal tracking. In addition, to understand how existing MOT algorithms perform on AnimalTrack and provide baselines for future comparison, we extensively evaluate 14 state-of-the-art representative trackers. The evaluation results demonstrate that, not surprisingly, most of these trackers become degenerated due to the differences between pedestrians and animals in various aspects (e.g., pose, motion, and appearance), and more efforts are desired to improve multi-animal tracking. We hope that AnimalTrack together with evaluation and analysis will foster further progress on multi-animal tracking. The dataset and evaluation as well as our analysis will be made available at https://hengfan2010.github.io/projects/AnimalTrack/.

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