3D鸟类重建—数据集、模型以及从单视图恢复形状

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概述

动物姿态的自动捕捉正在改变研究神经科学和社会行为的方式。运动携带着重要的社会线索，但是现有的方法不能很好地估计动物的姿态和形状，特别是鸟类，会受到环境中的物体遮挡。为了解决这个问题，作者首先引入了一种模型和多视图优化方法，来捕捉鸟类独特的形状和姿势空间。然后介绍了一种用于从单视图准确恢复鸟类姿势的方法，还包括鸟类的关键点、mask和外形。最后提供了一个包含大量多视图关键点和mask注释的鸟类数据集，可以从上面的项目链接中找到。

简介

1、为什么计算动物行为学？行为的准确测量对于神经科学、生物力学、人类健康和农业至关重要。通过自动测量，计算行为学旨在捕捉姿势、方向和位置方面的复杂变化，其中姿势包含丰富的信息，我们可以从中提取出更多与大脑功能、生物力学和健康相关的抽象特征，同时在自然社会行为下研究神经功能是深入理解大脑如何整合感知、认知、学习和记忆来产生行为的关键一步。

视觉信号传达了鸟类重要的社交信息