Multi-animal tracking (MAT), a multi-object tracking (MOT) problem, is crucial for animal motion and behavior analysis and has many crucial applications such as biology, ecology and animal conservation. Despite its importance, MAT is largely under-explored compared to other MOT problems such as multi-human tracking due to the scarcity of dedicated benchmarks. To address this problem, we introduce AnimalTrack, a dedicated benchmark for multi-animal tracking in the wild. Specifically, AnimalTrack consists of 58 sequences from a diverse selection of 10 common animal categories. On average, each sequence comprises of 33 target objects for tracking. In order to ensure high quality, every frame in AnimalTrack is manually labeled with careful inspection and refinement. To our best knowledge, AnimalTrack is the first benchmark dedicated to multi-animal tracking. In addition, to understand how existing MOT algorithms perform on AnimalTrack and provide baselines for future comparison, we extensively evaluate 14 state-of-the-art representative trackers. The evaluation results demonstrate that, not surprisingly, most of these trackers become degenerated due to the differences between pedestrians and animals in various aspects (e.g., pose, motion, and appearance), and more efforts are desired to improve multi-animal tracking. We hope that AnimalTrack together with evaluation and analysis will foster further progress on multi-animal tracking. The dataset and evaluation as well as our analysis will be made available at https://hengfan2010.github.io/projects/AnimalTrack/.


翻译:多目标跟踪(MAT)是一个多目标跟踪(MOT)问题,对于动物运动和行为分析至关重要,并且具有生物学、生态学和动物保护等许多关键应用。尽管它很重要,但与诸如多人跟踪(多人跟踪)等其他MOT问题相比,由于缺少专门基准,MAT在很大程度上探索不足。为了解决这一问题,我们引入了动物追踪(动物追踪(动物追踪)(多目标跟踪)(多目标跟踪)(多目标跟踪)(多目标跟踪)(多目标跟踪)(多目标跟踪)(多目标跟踪)(多目标跟踪)(多目标跟踪)由不同选择的10个常见动物类别组成的58个序列组成。平均而言,每个序列(33个目标跟踪对象)由33个组成。为了确保高质量,动物追踪(动物追踪)中的每个框架都手工标有仔细检查和完善的标签。根据我们的最佳知识,动物追踪(动物追踪)是专门用于多目标跟踪(动物追踪)的第一个基准。此外,为了了解动物追踪(动物追踪)现有的MOT)算(动物追踪(动物追踪)如何运行,并为未来进行比较,我们广泛评估14个具有代表性的州级跟踪者。评价结果(并不令人奇怪,这些追踪)由于行人和动物的行进和动物追踪(我们作为多目标)的进展和动物追踪(展示)的进度分析(我们)将进一步的进度和结果分析,我们作为多目标分析(展示)的进度和动物追踪)将改进)的进度和多目标分析(在多目标)将进行。

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