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#行为追踪
DeepLabCut入门学习资料 - 深度学习实现无标记动物姿态估计
1 个月前
DeepLabCut是一个强大的工具箱,用于实现动物和人类的无标记姿态估计。本文汇总了DeepLabCut的各种学习资源,帮助读者快速入门和深入使用这一工具。
DeepLabCut
动物姿态估计
神经科学应用
开源工具箱
行为追踪
Github
开源项目
1 个月前
DeepLabCut: 基于深度学习的无标记动物姿态估计工具
2 个月前
DeepLabCut是一种高效的2D和3D无标记姿态估计方法,基于深度神经网络的迁移学习,可以用最少的训练数据(通常50-200帧)实现出色的结果(即可以匹配人工标记的准确度)。该工具可用于跟踪多种物种在各种行为中的不同身体部位。
DeepLabCut
动物姿态估计
神经科学应用
开源工具箱
行为追踪
Github
开源项目
2 个月前
相关项目
DeepLabCut
DeepLabCut是一个无标记动物姿态估计工具箱。此工具适用于各类动物行为的分析,并通过TensorFlow和PyTorch加强模型训练功能。它整合了多种新技术,如MobileNetV2s与EfficientNets,有效提升了效率与准确性。项目提供多语种文档与在线课程,方便用户快速掌握实时多动物追踪及三维姿态估计技术。DeepLabCut已应用于多种场合并获得验证,通过社区持续的优化适用于从神经科学到生态研究的广泛领域。
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