Data Structure ?
9453.92M
Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
コンテキスト
我々は、密集物体検出と追跡アルゴリズムを開発するためのシステムとしてミツバチを利用しています。人の群衆、組織内の細胞、動物の群れは、すべて密集して動く非常に似た物体で構成されています。ミツバチはハニーコンブの2次元表面に生息し、撮像が容易です。それらの動きは不規則で、時には非常に速いです。このような環境での追跡を解決することは、他の多物体システムでの追跡の解決策を見つけるのに役立つ可能性があります。
内容
このデータセットには、2つの録画（30fpsと70fpsで録画され、そのように命名されています）のビデオフレームが2fpsにダウンサンプリングされて含まれています。各録画には360フレームがあり、さらにデータセットには、それらのフレーム画像内のミツバチの位置と向きの角度が記載されたテキストファイルが含まれています。マークされたミツバチは、1024x1024のウィンドウ内でミツバチの密度が高い選択された領域に属しています[ここで説明している通り][1]、これらのウィンドウのオフセットはデータに示されています。2つの物体クラスがあります：(1) 完全に見えるミツバチ、(2) ハニーコンブのセルの中に隠れたミツバチの腹部。クラス2の物体の向きの角度は常に0です。テキストファイルの形式は次の通りです：
offset_x offset_y クラス position_x position_y 角度
謝辞
このデータは、[沖縄科学技術大学院大学][2]の寛大な資金提供を利用して収集されました。また、我々の研究を可能にするために素晴らしい仕事をしてくれたすべてのメカニカルタークの作業者に感謝したいと思います。
インスピレーション
画像内のミツバチを堅牢に検出できるでしょうか？非常に似た密集した個体をどのように追跡できるでしょうか？これまでコンピュータビジョンでは解決困難だったこのタスクに機械学習は役立つでしょうか？
[1]: https://groups.oist.jp/bptu/honeybee-tracking-dataset
[2]: http://oist.jp
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