Web-Scale Collection of Video Data for 4D Animal Reconstruction

📄 arXiv: 2511.01169v1 📥 PDF

作者: Brian Nlong Zhao, Jiajun Wu, Shangzhe Wu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-03

备注: NeurIPS 2025 Datasets and Benchmarks

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出AiM数据集与基线方法，用于野生环境下的动物4D重建

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 动物4D重建 视频数据挖掘 大规模数据集 Animal-in-Motion 序列优化

📋 核心要点

  1. 现有动物视频数据集规模小，缺乏针对动物的3D/4D任务的关键处理，限制了相关研究的进展。
  2. 提出自动化的视频挖掘和处理流程，构建大规模动物视频数据集，并提供辅助标注，支持下游任务。
  3. 构建了Animal-in-Motion基准，并提出了基于序列优化的4D动物重建基线，为后续研究提供参考。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种自动化的流程，用于挖掘YouTube视频并将其处理成以动物为中心的视频片段，同时生成辅助标注，这些标注对于姿态估计、跟踪和3D/4D重建等下游任务非常有价值。利用该流程，作者构建了一个包含3万个视频（200万帧）的数据集，比现有数据集大一个数量级。为了验证其有效性，本文聚焦于四足动物的4D重建任务，并提出了Animal-in-Motion (AiM) 基准，该基准包含230个手动过滤的序列，共1.1万帧，展示了干净且多样的动物运动。在AiM上评估了当前最优的基于模型和无模型方法，发现2D指标更倾向于前者，尽管其3D形状不真实，而后者产生更自然的重建，但得分较低，揭示了当前评估方法的不足。为了解决这个问题，本文通过序列级优化增强了一种最新的无模型方法，建立了第一个4D动物重建基线。该流程、基准和基线旨在推进大规模、无标记的野生动物视频4D重建及相关任务。

🔬 方法详解

问题定义：现有动物视频数据集规模有限，且缺乏针对动物3D/4D重建任务的关键处理，例如高质量的标注和动物中心化的视频片段。这阻碍了数据驱动的动物行为分析和建模研究。

核心思路：利用YouTube等视频网站的海量资源，设计自动化流程挖掘和处理视频，生成大规模、高质量的动物视频数据集。通过人工筛选和标注，构建用于4D动物重建的基准数据集，并提出相应的基线方法。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 视频挖掘：利用关键词搜索YouTube视频；2) 视频处理：将视频处理成以动物为中心的片段；3) 辅助标注：自动生成姿态估计、跟踪等任务所需的标注；4) 基准构建：手动筛选和标注高质量的视频序列，构建Animal-in-Motion基准；5) 基线方法：提出基于序列优化的4D动物重建基线。

关键创新：1) 自动化视频挖掘和处理流程，能够高效地构建大规模动物视频数据集；2) Animal-in-Motion基准，为4D动物重建提供了高质量的评估平台；3) 基于序列优化的4D动物重建基线，提高了重建的质量和真实感。

关键设计：序列优化：在无模型方法的基础上，引入序列级别的优化，以提高重建的时序一致性和整体质量。具体优化目标未知，但推测可能包含平滑性约束、物理约束等。数据集构建的具体参数设置和标注细节未知。

📊 实验亮点

构建了包含3万个视频（200万帧）的大规模动物视频数据集，比现有数据集大一个数量级。提出了Animal-in-Motion (AiM) 基准，包含230个手动过滤的序列，共1.1万帧。通过序列级优化增强了一种最新的无模型方法，建立了第一个4D动物重建基线，并在AiM基准上进行了评估。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于野生动物研究、动物行为分析、虚拟现实、游戏开发等领域。通过大规模的动物视频数据和4D重建技术，可以更深入地了解动物的行为模式、运动规律，为动物保护和生态研究提供支持。同时，也可以为虚拟现实和游戏开发提供更真实的动物模型和动画效果。

📄 摘要（原文）

Computer vision for animals holds great promise for wildlife research but often depends on large-scale data, while existing collection methods rely on controlled capture setups. Recent data-driven approaches show the potential of single-view, non-invasive analysis, yet current animal video datasets are limited--offering as few as 2.4K 15-frame clips and lacking key processing for animal-centric 3D/4D tasks. We introduce an automated pipeline that mines YouTube videos and processes them into object-centric clips, along with auxiliary annotations valuable for downstream tasks like pose estimation, tracking, and 3D/4D reconstruction. Using this pipeline, we amass 30K videos (2M frames)--an order of magnitude more than prior works. To demonstrate its utility, we focus on the 4D quadruped animal reconstruction task. To support this task, we present Animal-in-Motion (AiM), a benchmark of 230 manually filtered sequences with 11K frames showcasing clean, diverse animal motions. We evaluate state-of-the-art model-based and model-free methods on Animal-in-Motion, finding that 2D metrics favor the former despite unrealistic 3D shapes, while the latter yields more natural reconstructions but scores lower--revealing a gap in current evaluation. To address this, we enhance a recent model-free approach with sequence-level optimization, establishing the first 4D animal reconstruction baseline. Together, our pipeline, benchmark, and baseline aim to advance large-scale, markerless 4D animal reconstruction and related tasks from in-the-wild videos. Code and datasets are available at https://github.com/briannlongzhao/Animal-in-Motion.