Visual WetlandBirds Dataset: Bird Species Identification and Behavior Recognition in Videos

要約

現在の生物多様性損失の危機により、動物のモニタリングが関連する研究分野となっています。
これを踏まえると、モニタリングを通じて収集されたデータは、地球規模の生物多様性の保全を目的とした重要な洞察や意思決定のための情報を提供することができます。
このようなデータの重要性にもかかわらず、鳥のビデオを特徴とするデータセットは著しく不足しており、鳥の行動の詳細な注釈をビデオ形式で提供する既存のデータセットはありません。
このギャップに対応して、私たちの研究では、鳥の行動検出と種の分類のために特別に設計された最初のきめの細かいビデオ データセットを導入しました。
このデータセットは、包括的な鳥のビデオ データセットのニーズに対応し、鳥の行動に関する詳細なデータを提供し、人間の行動認識の進歩と同様に、鳥の行動を認識するための深層学習モデルの開発を容易にします。
提案されたデータセットは、スペインの湿地で記録された 178 本のビデオで構成されており、7 つの異なる行動クラスを実行する 13 種類の鳥を捉えています。
さらに、鳥の行動認識と種の分類という 2 つのタスクについて、最先端のモデルを使用したベースライン結果も示します。

要約(オリジナル)

The current biodiversity loss crisis makes animal monitoring a relevant field of study. In light of this, data collected through monitoring can provide essential insights, and information for decision-making aimed at preserving global biodiversity. Despite the importance of such data, there is a notable scarcity of datasets featuring videos of birds, and none of the existing datasets offer detailed annotations of bird behaviors in video format. In response to this gap, our study introduces the first fine-grained video dataset specifically designed for bird behavior detection and species classification. This dataset addresses the need for comprehensive bird video datasets and provides detailed data on bird actions, facilitating the development of deep learning models to recognize these, similar to the advancements made in human action recognition. The proposed dataset comprises 178 videos recorded in Spanish wetlands, capturing 13 different bird species performing 7 distinct behavior classes. In addition, we also present baseline results using state of the art models on two tasks: bird behavior recognition and species classification.

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