SuperAnimal是由洛桑联邦理工学院（EPFL）团队开发的革命性深度学习模型，能够自动检测和分析动物的运动行为，包括超过45种真实和虚构的动物。

这项技术的核心在于它能够自动识别和跟踪动物的关键点运动，无需人工注释，这意味着我们可以更高效地获取动物行为数据。通过这些关键点，SuperAnimal可以进行详细的姿态分析，帮助我们理解动物的行为模式，深入了解它们的健康状况和动机。

SuperAnimal的应用前景非常广泛，它将彻底改变动物保护、生物医学和神经科学研究。在兽医学领域，它能帮助兽医监测动物健康，及早发现疾病迹象，改善动物福利。

在生物医学研究中，它提高实验的准确性和数据可靠性，减少人为错误，推动科学研究的发展。

在动物保护方面，它能帮助研究人员分析濒危物种的行为，制定更有效的保护策略。

农业领域也能从中受益，通过监控牲畜来改进饲养和管理，提高生产力和动物福利。此外，神经科学和体育科学也将通过SuperAnimal的研究动物模型，理解大脑功能和行为，分析动物的运动表现，改进训练方法。

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2203.07436