SuperAnimal：能够自动检测和分析动物的运动行为的模型

SuperAnimal是由洛桑联邦理工学院（EPFL）团队开发的一种革命性深度学习模型。这个工具是一个开源的姿态分析工具，专门用于行为表型分析， 能够自动检测和分析动物的运动行为。 帮助人们深入了解动物的健康状况和动机。这一 "基础模型 "将彻底改变动物保护、生物医学和神经科学研究。 DeepLabCut ：DeepLabCut是一个开源的、基于深度学习的动物姿态估计工具，能够在多种环境中对不同动物的姿态进行高精度的估计。它主要依赖于卷积神经网络（CNN）和转移学习技术，能够在少量标注数据的情况下实现高精度的姿态估计。 SuperAnimal ：SuperAnimal在DeepLabCut的基础上，继承了其核心技术，包括卷积神经网络（如HRNet和DLCRNet）和转移学习方法。同时，SuperAnimal利用了DeepLabCut的开源代码库和模型架构，作为其发展的基础。 主要解决什么问题？ 数据标注效率低下： 在行为分析中，动物姿态估计需要大量的人工标注工作来定义关键点。现有的方法即使数据效率高，也仍然需要用户进行大量标注工作。SuperAnimal方法通过构建统一的预训练模型，减少了对手动标注的依赖，提高了数据标注效率。 数据集不统一： 不同实验室和数据集的标注方式和命名方式不同，导致数据难以整合。SuperAnimal方法通过统一关键点空间和语义映射，解决了数据集之间的语义和标注偏差问题，使得不同数据集的数据能够有效合并和使用。 模型泛化能力差： 现有的姿态估计模型在不同物种和环境下的泛化能力有限。SuperAnimal通过训练跨越多种物种和环境的统一模型，实现了在未见过的数据集上的卓越零样本性能，显著提高了模型的泛化能力。 高昂的训练成本： 训练高性能的姿态估计模型需要大量的计算资源和数据。SuperAnimal方法在低数据条件下表现出色，比现有方法更加高效，减少了训练成本。 视频分析中的抖动和适应性差： 在视频分析中，现有模型可能会出现预测抖动，并且难以适应不同的视频分布。SuperAnimal提供了一种无监督的视频适配方法，通过伪标签和关键点匹配算法，减少了预测抖动，提高了视频分析的准确性和适应性。 功能特点 自动化行为分析： 关键点识别 ：SuperAnimal能够自动识别和跟踪超过45种动物（包括一些虚构动物）的关键点（关节）运动，而无需人工注释。这大大减少了人为干预，提高了行为分析的效率和准确性。 姿态分析 ：通过识别和跟踪这些关键点，SuperAnimal可以进行详细的姿态分析，从而理解动物的行为模式。 消除观察者偏见： 传统的动物行为分析依赖于人为观察，容易引入偏见和不一致性。SuperAnimal通过自动化分析，提供了客观、标准化的数据，消除了观察者偏见。 提高数据一致性： 预训练 ：SuperAnimal利用大量来自不同数据库的注释进行预训练，学习统一的语言。这使得模型能够高效地处理各种动物的数据。 SuperAnimal使用预训练的基础模型，统一了来自不同数据库的注释语言，使标签10到100倍更高效。这种标准化过程减少了重复的标注工作，提高了数据的一致性。 多领域应用 兽医学 ：帮助兽医监测动物健康，及早发现疾病迹象，改善动物福利。 生物医学研究 ：提高实验的准确性和数据可靠性，减少人为错误，从而推动科学研究的发展。 动物保护 ：帮助研究人员分析濒危物种的行为，制定更有效的保护策略。 农业 ：帮助农民监控牲畜，改进饲养和管理，提高生产力和动物福利。 神经科学 ：用于研究动物模型，理解大脑功能和行为，有助于神经科学研究。 体育科学 ：分析动物的运动表现，改进训练方法，提高运动表现。 精确行为表型分析 行为模式检测 ：通过自动化的运动检测，SuperAnimal能够识别和分析动物的行为模式，如觅食、交配、育儿、社交互动等。 情绪解码 ：通过分析动物的运动，SuperAnimal能够解码其情绪和健康状态，提供更深层次的行为洞察。 零样本能力和离线分析 ： 零样本和微调性能： SuperAnimal模型在零样本（未见过的数据集）和微调（少量标注数据）情况下，均表现出色。这使得它在新的数据集或实验设置中能够快速适应，提供准确的分析结果。 SuperAnimal提供了无监督的视频适配方法，可以在没有标注数据的情况下，自动适应视频数据，减少视频中的抖动，提高视频分析的平滑度和准确性。 行为模式检测 ：通过自动化的运动检测，SuperAnimal能够识别和分析动物的行为模式，如觅食、交配、育儿、社交互动等。 应用实例 实验室研究 ：在实验室中，SuperAnimal可以监控实验动物（如小鼠）的行为，减少人为干预，提高实验数据的精确性。 野外研究 ：在野外，研究人员可以使用SuperAnimal分析动物的自然行为，帮助保护濒危物种。 农业监控 ：农民可以使用SuperAnimal监控牲畜的健康和行为，及时发现问题，提高生产力和动物福利。 技术方法和模型架构 1. 数据集和数据预处理 数据集 ： TopViewMouse-5K ：包括约5000张图像，来自13个实验室小鼠数据集。 Quadruped-80K ：包含80,000张图像，涵盖45种以上物种的数据。 数据预处理 ： 关键点匹配算法 ：用于自动对齐不同标注的数据集，解决了不同数据集之间标注不一致的问题。 空间金字塔搜索方法 ：在推理时处理动物大小变化，提高模型的泛化能力。 数据转换和统一： 为了统一不同数据集的标注格式和关键点定义，使用通用数据转换器对数据进行处理，具体步骤包括： 手工映射转换 ：检查各数据集的标注名称和语义，建立统一的关键点命名映射表。 词汇投影 ：将各数据集的关键点投影到统一的关键点空间中，使其成为一个超级集合。 数据集合并 ：将处理后的数据集合并，形成一个包含所有数据的集合。 2. 模型架构 训练基于最先进的卷积神经网络（如HRNet和DLCRNet）和Transformer模型，形成具有优良“零样本”性能的预训练模型： 编码器-解码器架构 ：使用预训练的编码器学习通用视觉特征，解码器学习特定的姿态特征。 记忆重放 ：在训练过程中使用记忆重放技术，避免模型遗忘关键点信息，提高模型的泛化能力。 基于先进神经网络的模型 ： HRNet ：高分辨率网络，擅长捕捉图像中的细节。 DLCRNet ：一种优化的卷积神经网络（CNN），专注于姿态估计任务。 Transformer ：利用自注意力机制，有效处理序列数据。 3. 训练方法 多数据集训练 ： 将不同的数据集作为一个超级集合来训练模型，提高模型对多样化数据的适应能力。 关键点梯度屏蔽 ：在训练过程中屏蔽不相关的关键点数据，避免模型因数据缺失而混淆。 内存重放技术 ： 结合零样本推理和少样本学习，防止模型遗忘先前学到的知识。 4. 视频适配方法 无监督视频适配 ： 伪标签 ：对未标注的视频数据进行推理，并将预测结果作为伪标签来进行微调。 凸包大小变化 ：利用关键点形成的凸包大小作为平滑度指标，减少视频中的抖动。 自适应视频处理 ： 通过优化视频数据的分辨率和动物外观大小，提高模型在不同视频数据上的性能。 性能评估 1. 零样本推断性能 零样本推断 是指模型在没有见过的数据集上的表现。SuperAnimal模型展示了卓越的零样本推断能力。 TopViewMouse-5K和Quadruped-80K数据集 ：在这两个数据集上，SuperAnimal模型在未见过的数据上表现出色。例如，在DLC-Openfield数据集上，SA-TVM（SuperAnimal-TopViewMouse）模型的RMSE（均方根误差）为14.31像素，而使用HRNet-w32架构的顶层推断方法，误差降低到4.88像素。 多物种适应性 ：SuperAnimal模型能够在多种物种（超过45种）的数据上进行推断，而无需额外的标注。例如，在Horse-10数据集上，SA-Q（SuperAnimal-Quadruped）模型在未见过的数据上达到了0.228的归一化误差。 2. 微调性能 微调性能 指的是模型在经过少量新数据训练后的表现。SuperAnimal模型展示了在低数据条件下的高效微调能力。 数据效率 ：在DLC-Openfield数据集上，SA-TVM模型在仅使用10张随机选择的图像进行微调后，RMSE降低到7.68像素，而基于ImageNet预训练的模型需要101张图像才能达到类似性能。 高效微调 ：在Horse-10数据集上，SA-Q模型仅使用5%的训练数据进行微调，其性能（归一化误差0.146）接近使用100%数据进行训练的ImageNet基础模型。 3. 视频适配性能 视频适配性能 指的是模型在不同视频分布下的表现。SuperAnimal模型通过无监督视频适配技术，提高了视频分析的稳定性和准确性。 抖动减少 ：通过视频适配方法，SuperAnimal模型在多个测试视频上显著减少了预测抖动。例如，在Horse-30视频数据集中，SA-Q模型适配后的视频抖动评分显著降低，视频平滑度大幅提高。 无监督适配 ：模型无需额外的标注数据即可在新视频数据上进行适配，表现出色。例如，在马步态分析中，SA-Q模型在24个视频中与专家标注的步态周期一致，仅在6个视频中有一个步态周期的偏差。 4. 行为分析性能 行为分析性能 指的是模型在动物行为分类和量化分析中的表现。SuperAnimal模型在行为分析中同样展示了其强大的性能。 行为分类准确性 ：在开放领域测试数据集上，SA-TVM模型的关键点数据能够准确分类两种关键行为（如未支持的后起和支撑后起），分类准确性接近于基于手工标注的关键点模型。 无监督行为分析 ：通过结合非线性聚类算法（如CEBRA），SuperAnimal模型的行为分类性能进一步提升。例如，使用CEBRA后的模型与地面真实标注的行为分类结果高度相关。 应用领域及示例 SuperAnimal模型在多个领域的动物姿态估计和行为分析中具有广泛应用，以下是一些具体的应用场景和示例： 1. 神经科学研究 应用场景 ：神经科学研究需要准确量化动物行为，以理解行为和神经活动之间的关系。 应用示例 ：使用SuperAnimal模型追踪实验室小鼠在开放场地测试中的运动轨迹，分析小鼠在不同实验条件下的行为模式。 2. 兽医学与动物保护 应用场景 ：兽医学和动物保护领域需要对动物的姿态和行为进行监控，以评估健康状况和行为异常。 应用示例 ：在动物保护区使用SuperAnimal模型监控野生动物的行为，识别和跟踪受伤或生病的个体，以便及时进行医疗干预。 3. 动物行为学研究 应用场景 ：动物行为学研究关注动物在不同环境下的行为和社交互动，需要高效的行为分类和分析工具。 应用示例 ：利用SuperAnimal模型分析猴群中的社交互动行为，研究不同个体之间的关系和社会结构。 4. 运动学分析 应用场景 ：运动学分析需要精确测量动物的运动轨迹和关键点，以研究其运动模式和生物力学特性。 应用示例 ：使用SuperAnimal模型对赛马的步态进行分析，计算步态周期、步幅和地面接触点，帮助改进训练方案和提高比赛表现。 5. 自动化实验分析 应用场景 ：在大规模动物实验中，自动化分析工具能够显著提高数据处理效率和准确性。 应用示例 ：在啮齿动物实验中，使用SuperAnimal模型自动标注和分析大量实验视频数据，减少人工干预，提高数据处理效率。 具体应用示例 开放场地测试（Open Field Test, OFT） ： 研究目标 ：分析小鼠在开放场地中的运动行为，评估其焦虑和探索行为。 应用 ： 利用SuperAnimal模型追踪小鼠在开放场地中的运动轨迹，自动分类支持和不支持的后肢直立行为。 结合行为分类结果，分析不同实验条件（如药物处理、基因改造）对小鼠行为的影响。 马的步态分析 ： 研究目标 ：研究马的步态特性，评估其运动健康状况和训练效果。 应用 ： 使用SuperAnimal模型在步态视频中自动标注马的关键点，计算步态周期、步幅和地面接触点。 通过对比模型预测结果和专家标注，验证模型的准确性，并用于实际训练和康复方案的优化。 野生动物监控 ： 研究目标 ：监控野生动物的行为，识别和跟踪个体，评估其健康和行为状况。 应用 ： 在野外安装摄像设备，使用SuperAnimal模型对视频数据进行实时分析，识别和跟踪受伤或生病的动物。 提供实时数据支持，帮助保护人员及时进行干预和治疗，保护野生动物的健康。 未来发展方向 扩展到更多物种 ： 虽然SuperAnimal模型目前已适用于45种以上的物种，但未来可以扩展到更多物种，包括昆虫、鸟类和鱼类等，进一步增强模型的通用性和应用范围。 更复杂的行为分类 ： 进一步开发和优化模型，提升对更复杂行为的分类和识别能力，例如社交互动行为、捕食行为等。 实时分析和反馈 ： 提高模型的实时分析能力，实现即时行为识别和反馈，应用于更多实时监控和实验分析场景。 通过这些应用和发展，SuperAnimal模型将成为动物行为分析和姿态估计领域的重要工具，推动相关研究和应用的发展。 研究论文： https://www.nature.com/articles/s41467-024-48792-2 GitHub： https://github.com/DeepLabCut/DeepLabCut 官网： https://www.mackenziemathislab.org/deeplabcut

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