DeepLabCut:DeepLabCut的正式实现:通过对所有动物的深度学习对用户定义特征进行无标记姿势估计 源码
DeepLabCut是一个工具箱,用于无标记地估计执行各种任务的动物的姿势。 。 只要您可以看到(标记)要跟踪的内容,就可以使用此工具箱,因为它与动物和物体无关。 最新更新: :purple_heart: DeepLabCut支持多动物姿势估计(BETA版本,请给我们提供反馈! pip install deeplabcut==2.2b8 )。 :purple_heart: 我们有一个实时软件包! 快速pip install deeplabcut : pip install deeplabcut 您还需要tensorflow和wxPython参见 项目管理的管道和工作流程的概述。
文件列表
DeepLabCut:DeepLabCut的正式实现:通过对所有动物的深度学习,对用户定义特征进行无标记姿势估计
(预估有个363文件)
.gitignore
1KB
CollectedData_Pranav.h5
83KB
CollectedData_Pranav.csv
13KB
Demo_yourowndata.ipynb
17KB
Docker_TrainNetwork_VideoAnalysis.ipynb
13KB
Demo_3D_DeepLabCut.ipynb
14KB
Demo_labeledexample_Openfield.ipynb
36KB
COLAB_YOURDATA_TrainNetwork_VideoAnalysis.ipynb
14KB
COLAB_DLC_ModelZoo.ipynb
11KB
CollectedData_Mackenzie.csv
11KB
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