论文研究 将深度学习模型应用于鼠标行为识别

在许多与动物有关的研究中，高性能的动物行为识别系统可以帮助研究人员减少或摆脱人类评估的局限性，并使实验更易于复制。近来，尽管深度学习模型在人类动作识别任务中拥有最先进的表现，但在将其应用于动物行为识别任务时，尚未对这些模型进行充分研究。原因之一是缺少训练这些深度模型以取得良好性能所需的大量数据集。在这项研究中，我们研究了人类动作识别任务中的两个当前最先进的深度学习模型，即I3D模型和R（2+1）D模型，以解决鼠标行为识别任务。我们将它们的性能与以前研究的其他模型进行了比较，结果表明，使用人类行为数据集进行预训练然后使用鼠标行为数据集进行微调的深度学习模型的性能要优于先前研究的其他模型