본 논문은 돼지 행동 인식을 위한 새로운 데이터셋과 공간-시간적 지각 및 향상 네트워크를 제안합니다. 기존 돼지 행동 인식 분야의 공개 데이터셋 부족 문제를 해결하기 위해, 복지에 중요한 영향을 미치는 13가지 돼지 행동을 포함하는 데이터셋을 구축했습니다. 제안된 네트워크는 공간-시간적 지각 네트워크와 공간-시간적 특징 향상 네트워크로 구성되어 있으며, 어텐션 메커니즘을 기반으로 돼지 행동의 공간-시간적 특징과 상호작용 영역을 모델링합니다. 실험 결과, 제안된 모델은 구축된 데이터셋에서 75.92%의 MAP 점수를 달성하여 기존 최고 성능 모델보다 8.17% 향상된 성능을 보였습니다. 데이터셋과 코드는 공개될 예정입니다.
시사점, 한계점
•
시사점:
◦
돼지 행동 인식 분야의 공개 데이터셋 부족 문제 해결에 기여
◦
돼지 행동 인식 정확도 향상 및 일반화 성능 개선
◦
스마트 농업 및 돼지 복지 향상을 위한 새로운 기술 도구 제공
◦
제안된 네트워크는 공간-시간적 특징을 효과적으로 모델링
•
한계점:
◦
제안된 모델의 성능 평가는 제시된 데이터셋에 국한됨. 다른 데이터셋으로의 일반화 성능 검증 필요.
◦
데이터셋의 규모 및 다양성에 대한 추가적인 검토 필요. (예: 돼지 품종, 나이, 환경 등의 다양성)
