FBD-SV-2024: 監視ビデオにおける飛行鳥検出データセット

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タイトル: FBD-SV-2024: 監視ビデオにおける飛行鳥検出データセット

リンク: https://arxiv.org/abs/2409.00317

概要:

監視ビデオにおける飛行鳥検出アルゴリズムの開発と性能評価のために、飛行鳥データセットFBD-SV-2024を構築しました。このデータセットは483本のビデオクリップからなり、合計28,694フレームで構成されています。そのうち、23,833フレームに28,366個の飛行鳥が含まれています。

FBD-SV-2024は、実際の監視シナリオで収集されました。そのため、鳥は単一フレームでは特徴が不明瞭（場合によっては）、一般的にサイズが小さく、飛行中に形状が変化するといった特徴を示します。これらの属性は、監視ビデオ用の飛行鳥検出方法を開発する際に addressed しなければならない課題となります。

最後に、提案されたデータセットで実験するために、高度な（ビデオ）オブジェクト検出アルゴリズムを選択しましたが、その結果、このデータセットは上記のアルゴリズムにとって依然として難しい課題であることがわかりました。

FBD-SV-2024は現在公開されており、https://github.com/Ziwei89/FBD-SV-2024_github でデータセットのダウンロードリンクと関連する処理スクリプトを入手できます。

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@yukihiko-fuyuki が以下のラベルを提案し、適用しました：

• dataset
• object-detection
• video-understanding

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論文要約

論文要約: FBD-SV-2024: 監視ビデオにおける飛行鳥検出データセット

• 目的: 監視ビデオ中の飛行鳥を検出するアルゴリズムの開発・評価用データセット「FBD-SV-2024」の紹介。

• データセットの特徴:

  • 483本のビデオクリップ、合計28,694フレームで構成。
  • 23,833フレームに28,366羽の飛行鳥が含まれている。
  • 実際の監視ビデオで収録されており、鳥は小さく、形が変化しやすく、検出が難しい。

• データセットの意義:

  • 従来のデータセットでは、監視ビデオ特有の課題に対応が難しかった。
  • 本データセットを用いることで、より高精度な飛行鳥検出アルゴリズムの開発が期待される。

• 実験結果:

  • 最新の物体検出アルゴリズムでも、本データセットは依然として難しい課題であることが判明。

• 公開情報: データセットはGitHub上で公開中（https://github.com/Ziwei89/FBD-SV-2024_github）。