チェコリンクス：ユーラシアオオヤマネコの個体識別と姿勢推定のためのデータセット
Lukas Picek1,2, Jakub Straka3, Miroslav Jirik3
1Faculty of Applied Sciences, University of West Bohemia in Pilsen, Pilsen, Czechia. lukaspicek@gmail.com.
Scientific data
|February 24, 2026
まとめ
チェコリンクスは、ユーラシアオオヤマネコ（Lynx lynx）の識別と姿勢推定のための新しいデータセットです。生態学的設定におけるコンピュータービジョンモデルのベンチマークのために、リアルおよび合成画像が含まれています。
科学分野:
- 生態学
- コンピュータービジョン
- 機械学習
背景:
- ユーラシアオオヤマネコ（Lynx lynx）のような野生動物の正確な識別と姿勢推定は、生態学的モニタリングにとって非常に重要です。
- 既存のデータセットは、堅牢なコンピュータービジョンモデルのトレーニングと評価に必要な規模、多様性、または特定の注釈を欠いていることがよくあります。
研究 の 目的:
- ユーラシアオオヤマネコ（Lynx lynx）の個体識別、姿勢推定、およびインスタンスセグメンテーションのための最初の大規模オープンアクセスデータセットであるCzechLynxを紹介します。
- 現実的な生態学的シナリオにおけるコンピュータービジョンおよび機械学習モデルの評価のための包括的なベンチマークを提供します。
主な方法:
- 15年以上にわたる319頭のユニークなユーラシアオオヤマネコの個体の39,760枚のカメラトラップ画像を収集しました。
- 画像にセグメンテーションマスク、IDラベル、および20点のスケルトンを注釈付けしました。
- 拡散ベースのテキストからテクスチャへのモデリングを使用したUnityベースのパイプラインを使用して、多数のフォトリアリスティックな合成画像を生成しました。
- 3つの評価プロトコルを定義しました：ジオアウェア、タイムアウェアオープンセット、およびタイムアウェアクローズドセット。
主要な成果:
- CzechLynxデータセットには、注釈付きのリアルおよび合成画像の相当な量が含まれています。
- データセットは、多様な環境、姿勢、および毛皮の模様のバリエーションをカバーしています。
- 評価プロトコルは、地域横断的および長期的なモニタリング設定でのテストを容易にします。
結論:
- CzechLynxは、野生生物研究におけるコンピュータービジョンと機械学習の進歩のためのユニークで柔軟なベンチマークを提供します。
- データセットおよび関連ツールは、生態学的アプリケーションのためのモデルのより堅牢な評価を可能にします。
- 現実的で挑戦的な生態学的シナリオ全体でのモデルの体系的なテストを容易にします。
