DeepLabCut(DLC)是一个开源的深度学习工具,旨在实现姿态估计和运动分析。 http://www.mackenziemathislab.org/deeplabcutwww.mackenziemathislab.org/deeplabcut DeepLabCut的主要目标是通过对图像和视频数据进行深度学习训练,来识别和跟踪特定动物或物体的关键点。 它可以应用于各种领域,如神经科学、生物学、生物医学研究...
动物行为实验测试中,随着DeepLabCut等人工智能算法的迭代普及,越来越多的行为学测试范式可以应用 AI算法,完整跟踪动物的骨架关键点,获取更多的行为学复杂参数。DeepLabCut作为一个开源的深度学习工具,能够准确地标记和跟踪动物的各个身体部位,并且具有高度的灵活性和可扩展性。这使得研究人员能够在各种实验环境中应用这一技术...
DeepLabCut, a software package for animal pose estimation. Created by the A. and M.W. Mathis Labs - DeepLabCut
最近发现一个很NB的玩意,deeplabcut,实现自动捕捉动物运动的软件,尝试使用在自己的项目中,所以进行一波操作。 先给一些链接 实验室链接 github链接 路人one链接 路人two链接 本人环境 Ubuntu 16.04,根据自己电脑显卡分别安装对应版本的NVIDIA,CUDA 9,Anaconda3-4.2.0,Python3.5。请先自行安装好 1、首先到 https:/.....
动物行为实验测试中,随着DeepLabCut等人工智能算法的迭代普及,越来越多的行为学测试范式可以应用 AI算法,完整跟踪动物的骨架关键点,获取更多的行为学复杂参数。DeepLabCut作为一个开源的深度学习工具,能够准确地标记和跟踪动物的各个身体部位,并且具有高度的灵活性和可扩展性。这使得研究人员能够在各种实验环境中应用这一技术...
安装DeepLabCut 设置基本参数 数据标注 模型训练 结果生成 一、安装GPU dependency 参考官方说明: https://github.com/DeepLabCut/DeepLabCut/blob/main/docs/installation.md#gpu-supportgithub.com/DeepLabCut/DeepLabCut/blob/main/docs/installation.md#gpu-support ...
Deeplabcut是一个用于动物行为分析的深度学习工具箱。其标准流程包括以下步骤: 1. 数据收集:首先需要收集用于行为分析的视频数据。这些数据通常来自摄像机或其他视频录制设备。 2. 视频标注:使用视频标注工具对收集到的视频数据进行标注,以识别和跟踪动物的行为。标注结果通常以标签或关键帧的形式呈现。 3. 数据预处理:...
动物行为实验测试中,随着DeepLabCut等人工智能算法的迭代普及,越来越多的行为学测试范式可以应用 AI算法,完整跟踪动物的骨架关键点,获取更多的行为学复杂参数。DeepLabCut作为一个开源的深度学习工具,能够准确地标记和跟踪动物的各个身体部位,并且具有高度的灵活性和可扩展性。这使得研究人员能够在各种实验环境中应用这一技术...
deeplabcut的目标是提供一个简单易用的工具,使研究人员能够快速准确地进行动物或人的运动分析。 如何使用deeplabcut? 使用deeplabcut需要以下步骤: 1.数据收集:首先,需要收集训练deeplabcut模型所需的训练数据。这包括拍摄包含要识别和追踪的动物或人的图像或视频。训练数据的质量对于模型的准确性至关重要,所以需要尽可能多...
导语:基于深度学习的软件包DeepLabCut能以快速简易的方式,对任何动物的运动实现基于视频的跟踪。这一跟踪技术将为运动科学以及实验室里的行为跟踪带来变革,同时在现实世界中具有大规模应用潜力。 与周围环境进行物理交互会触发大部分神经系统中的神经活动。但是要了解运动以及它与大脑功能的关系,就需要对它进行高精度时空量...