動物のポーズ推定は、ライフサイエンス研究、農業、獣医学に至るまでのアプリケーションで重要です。人間のポーズ推定と比較して、動物のポーズ推定のパフォーマンスは、利用可能なデータセットのサイズとデータセット全体のモデルの一般化によって制限されます。通常、種が同じであるかどうかに関係なく、異なるキーポイントにラベルが付けられ、動物のポーズデータセットに互いに素なキーポイントまたは部分的に重複するキーポイントが残ります。結果として、モデルをデータセット全体のプラグアンドプレイソリューションとして使用することはできません。この現実は、すべてのデータセットで定義されたキーポイントを予測できるパノラマ動物ポーズ推定モデルを開発する動機になります。この作業では、差別的にラベル付けされたデータセットをマージして、最大の四足動物および実験用マウスのポーズデータセットを取得するためのシンプルで効果的な方法を提案
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