연구진이 실제 낙농장에서 수집한 6,838장의 소 얼굴 이미지로 구성된 새로운 벤치마크 데이터셋 'ReCowGnition'을 공개했어요. 이 데이터셋은 복잡한 환경, 유사한 외모, 가려짐, 비협조적인 행동 등 현실적인 시나리오를 반영하고 있어요. 소 얼굴 인식 연구 분야의 비교 가능한 연구를 장려하기 위해 검증 및 식별 평가 프로토콜도 함께 제공돼요.
기존 모델 6종의 성능을 평가한 결과, 제한된 데이터 학습 모델, 교차 종 학습 모델, 제로샷 기반 모델 등 다양한 접근 방식의 장단점을 파악할 수 있었어요. ReCowGnition 데이터셋은 낙농업의 동물 복지 향상 및 생산성 효율 증대에 기여할 것으로 기대돼요.
연구팀은 데이터셋과 평가 프로토콜을 공개하여 소 얼굴 인식 연구 발전에 기여하고, 향후 관련 기술의 발전을 촉진할 계획이에요.