AMADEUS

複数個体の方向付き境界ボックス（OBB）検出とID追跡を行います。解析対象の動画そのものから自己教師的にモデルを学習するため、学習画像への手動アノテーションは必要ありません。

News

2026/10/9 AMADEUS v1.1.11をリリースしました。GUI上のUpdateボタンから最新版にアップデートできます。

2026/9/25 プレプリント（Notomi et al., 2026, AMADEUS: Annotation-free multi-animal direction estimation using self-supervised learning）が公開されました。

学習画像とラベルは入力された動画から生成されます。手動のラベル付け作業は必要ありません。

最初のセグメンテーションの後、3つの質問に答えるだけでその後のすべての工程が自動で実行されます。

ユーザーフレンドリーなグラフィカルユーザーインターフェースを備えています。

各個体は、個体を囲う方向付き境界ボックスで出力されます。

相互作用を再現した画像を大量に合成して学習することで、交差時や密集した状況でも安定して追跡することができます。

動物種を問わず、様々な実験室動画での解析が可能です。

Easy Tracking を開き、画面の案内に従って動画を入力した後、Launch Segmentation を押します。
Segmentation で動物が背景から適切に抽出されるように設定し、Analysis ボタンを押します。
単独個体が青、接触個体・断片・その他の外れ値が橙になるように、IQRの閾値（またはAbsoluteの範囲）を調整して、Processing を実行します。終了後、自動的に Easy Tracking に戻ります。
Easy Trackingで3つの質問項目に回答し、Processing を押して、休憩します。
結果動画とCSVを確認し、必要なら Refinement で修正します。

AMADEUSは、Windows/LinuxのNVIDIA GPU、macOSのApple Silicon、および一部のAMD GPU（ROCm）に対応しています。

NVIDIAおよびAMD GPUについては、動画の解像度や個体数にも依存しますが、8 GB以上のVRAMを推奨しています。ただし、4 GB VRAMのGPUでも実行可能であることを確認しています。

お使いのOSのインストーラーをダウンロードし、実行してください。

エラーが発生した場合は、納富（jpmyrmecol [at] gmail.com）まで、OS、インストール方法、表示されたエラーメッセージを添えてご連絡ください。

比較的細長い体型で体軸が判別可能であり、初心者でも個体の前後を見分けられる動物であること。
ただし、方向推定なし（Without direction estimation） モードでは、この制約はありません。
固定した真上視点のカメラで撮影し、動きが概ね2次元平面内に収まっていること。
カメラが固定され、照明が安定していること。
背景が基本的に静止していること。
個体と背景の間に十分なコントラストがあること。
初心者でも目視で個体を追跡できる程度の解像度があること。
初心者でもフレームごとに目視で個体を追跡できる程度のfpsとシャッタースピードで撮影されていること。
学習データ生成のため、個体同士が接触していない単独個体の場面が比較的頻繁に含まれていること。
ただし、撮影条件が同一であれば、学習用動画と解析用動画を別々に撮影しても構いません。

AMADEUSはGNU Affero General Public License v3.0 only（AGPL-3.0-only）で公開しています。同梱する第三者コンポーネントはそれぞれのライセンスに従います。詳細は LICENSE と第三者ライセンス情報を参照してください。

デモ動画内のマウスの映像は、Liらが公開したデータセットmice_10_600x686_40Hz_6min.mp4（CC BY 4.0）を使用しています。

デモ動画内の魚の映像は、ItohらによるFish Tracking Challenge 2024で公開されたFish dataset（CC BY-NC-SA 4.0）を使用しています。

デモ動画内のショウジョウバエの映像は、Yamanouchiらによる行動検出手法YORUの論文で用いられた映像です。著者から直接提供されました。