Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

The hitchhiker’s guide to endangered species pose estimation

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F24%3A43972917" target="_blank" >RIV/49777513:23520/24:43972917 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/10495660" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/document/10495660</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/WACVW60836.2024.00012" target="_blank" >10.1109/WACVW60836.2024.00012</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    The hitchhiker’s guide to endangered species pose estimation

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Preserving endangered species is a critical component of maintaining a balanced and healthy ecosystem. Animal pose, especially for rare animals, allows an understanding of various aspects of biology and ecology, including but not limited to individual animal behavior analysis and study of migration patterns. Using the small-scale dataset from (i.e., red-list species) monitoring efforts of Eurasian lynx (Lynx lynx), we provide a comprehensive guide to a simple yet effective 2D pose estimation suitable for endangered species. We showcase the contribution of a variety of methods and their influence on the performance in terms of AP, AP 0.75 , AP 0.85 , and PCK 0.05 . Our experiments provide a hitchhiker&apos;s guide to (i) pre-trained model selection, (ii) model pre-training and fine-tuning, (ii) augmentation strategies, (iii) training hyper-parameters settings, (iv) number of required real data, and (v) use of synthetic data. Using all the bells and whistles and HRNet-w32, we achieved 0.855AP and 0.936PCK 0.05 lowering the relative error of a pretrained model by more than 50%. Last but not least, we have developed a system for photorealistic synthetic camera trap data generation. The system is available at: https://github.com/strakaj/Synthetic-animal-pose-generation.git.

  • Název v anglickém jazyce

    The hitchhiker’s guide to endangered species pose estimation

  • Popis výsledku anglicky

    Preserving endangered species is a critical component of maintaining a balanced and healthy ecosystem. Animal pose, especially for rare animals, allows an understanding of various aspects of biology and ecology, including but not limited to individual animal behavior analysis and study of migration patterns. Using the small-scale dataset from (i.e., red-list species) monitoring efforts of Eurasian lynx (Lynx lynx), we provide a comprehensive guide to a simple yet effective 2D pose estimation suitable for endangered species. We showcase the contribution of a variety of methods and their influence on the performance in terms of AP, AP 0.75 , AP 0.85 , and PCK 0.05 . Our experiments provide a hitchhiker&apos;s guide to (i) pre-trained model selection, (ii) model pre-training and fine-tuning, (ii) augmentation strategies, (iii) training hyper-parameters settings, (iv) number of required real data, and (v) use of synthetic data. Using all the bells and whistles and HRNet-w32, we achieved 0.855AP and 0.936PCK 0.05 lowering the relative error of a pretrained model by more than 50%. Last but not least, we have developed a system for photorealistic synthetic camera trap data generation. The system is available at: https://github.com/strakaj/Synthetic-animal-pose-generation.git.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20205 - Automation and control systems

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/SS05010008" target="_blank" >SS05010008: Detekce, identifikace a monitoring živočichů pokročilými metodami počítačového vidění</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2024

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    2024 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision Workshops (WACVW)

  • ISBN

    979-8-3503-7028-7

  • ISSN

    2572-4398

  • e-ISSN

    2690-621X

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    41-50

  • Název nakladatele

    Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

  • Místo vydání

    Piscataway

  • Místo konání akce

    Waikoloa, HI, USA

  • Datum konání akce

    1. 1. 2024

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    001223022200067