<scp>YOLO</scp> ‐Behaviour: A simple, flexible framework to automatically quantify animal behaviours from videos
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Manually coding behaviours from videos is essential to study animal behaviour but it is labour‐intensive and susceptible to inter‐rater bias and reliability issues. Recent developments of computer vision tools enable the automatic quantification of behaviours, supplementing or even replacing manual annotation. However, widespread adoption of these methods is still limited, due to the lack of annotated training datasets and domain‐specific knowledge required to optimize these models for animal research. Here, we present YOLO‐Behaviour, a flexible framework for identifying visually distinct behaviours from video recordings. The framework is robust, easy to implement, and requires minimal manual annotations as training data. We demonstrate the flexibility of the framework with case studies for event‐wise detection in house sparrow nestling provisioning, Siberian jay feeding, human eating behaviours and frame‐wise detections of various behaviours in pigeons, zebras and giraffes. Our results show that the framework reliably detects behaviours accurately and retrieve comparable accuracy metrics to manual annotation. However, metrics extracted for event‐wise detection were less correlated with manual annotation, and potential reasons for the discrepancy between manual annotation and automatic detection are discussed. To mitigate this problem, the framework can be used as a hybrid approach of first detecting events using the pipeline and then manually confirming the detections, saving annotation time. We provide detailed documentation and guidelines on how to implement the YOLO‐Behaviour framework, for researchers to readily train and deploy new models on their own study systems. We anticipate the framework can be another step towards lowering the barrier of entry for applying computer vision methods in animal behaviour.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,010 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».