Animal Behavior Analysis Methods Using Deep Learning: A Survey

动物行为是生物适应环境和整体健康状况的可靠指标。通过对动物行为和互动的严格观察，研究人员和观察者可以获得有价值的洞见，涵盖了健康、社会动态、生态关系和神经行为学维度的各个方面。虽然最先进的深度学习模型在分类各种形式的动物数据方面表现出了显著的准确性，但它们在动物行为研究中的应用仍然有限。本调查文章致力于全面探索应用于动物行为识别的深度学习架构和策略，涵盖听觉、视觉和视听方法。此外，本文还审查了现有的动物行为数据集，详细研究了这一研究领域面临的主要挑战。文章最后综合讨论了深度学习中的关键研究方向，这些方向有望推动动物行为研究领域的发展。

本文旨在全面探讨深度学习架构和策略在动物行为识别中的应用，以及当前该研究领域面临的主要挑战。

本文介绍了深度学习在动物行为识别中的应用，包括视觉、听觉和视听方法。此外，还分析了当前动物行为数据集面临的挑战，并讨论了深度学习在该领域的关键研究方向。

本文详细介绍了深度学习在动物行为研究中的应用，包括不同方法的优缺点和适用范围。文章还提供了详细的动物行为数据集分析，并探讨了该领域未来的研究方向。此外，本文还提供了一些开源代码和数据集，为该领域的研究者提供了便利。

近年来，也有一些相关研究在进行，如《Deep Learning for Animal Behavior Classification using Micro-Doppler Signatures》和《Deep Learning for Animal Behavior Recognition using Acoustic Features》等。