一种新的无标记技术现已问世，使得研究人员能够追踪每只鸟的注视和细微行为，以及它们在空间中与其他动物的互动。这个数据集是由康斯坦茨大学集体行为高级研究卓越中心(CASCB)的研究团队开发的，旨在推动动物行为研究的进展。
尽管研究人员对动物群体的行为仍感到困惑，但机器学习和计算机视觉的最新进展正在改变动物行为研究的格局。复杂的行为模式，如社会学习和集体警觉，正通过新技术得以解析。
来自康斯坦茨大学集体行为高级研究卓越中心(CASCB)与马克斯普朗克动物行为研究所的跨学科团队，成功开发了一种新型无标记方法，能够仅通过视频记录在三维空间中追踪鸟类的姿态。
不再需要在动物身上安装位置或运动传感器。通过这种被称为3D-pop（鸽子的3D姿态）的方法，研究人员能够记录一群鸽子的行为，识别每只鸽子的注视和细微动作，以及它们在空间中与其他鸽子的互动。“有了这个数据集，研究人员只需使用至少两台摄像机，就能研究鸟类的集体行为，即使是在自然环境中，”CASCB的博士生亚历克斯·陈表示。
该数据集于2023年6月在计算机视觉与模式识别会议(CVPR)上发布，并以开放获取的方式提供，方便其他研究人员进行重复使用。研究人员Hemal Naik和Alex Chan指出，这一数据集有两个潜在的应用领域：研究鸽子的科学家可以直接利用这些数据，通过至少两台摄像机观察多只自由活动的鸽子的行为。这种注释方法同样适用于其他鸟类甚至其他动物，从而使研究人员能够迅速解析其他动物的行为。
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我是飕飕号的签约作者“乐槐”！
希望本篇文章《无标记数据下，机器学习与计算机视觉探索动物行为》能对你有所帮助！
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