sleap:用于多动物姿势跟踪的深度学习框架 源码
SLEAP-社会LEAP估计动物姿势 SLEAP是一个基于开源深度学习的框架,用于估计动物身体部位的位置。 它支持多动物姿势估计和跟踪,并包括用于主动学习和校对的高级标签/训练GUI。 SLEAP由。 它使用Python编写,并使用TensorFlow 2进行机器学习,并使用Qt / PySide2进行图形用户界面。 特征 专用的GUI和人在环工作流程,可快速标记大型数据集 采用自上而下和自下而上的训练策略进行多动物姿势估计 先进的预训练和可定制的神经网络架构,可在很少标签的情况下提供准确的预测 快速培训:单个GPU上典型数据集需要15到60分钟 快速推断:批处理速度超过400 FPS,实
文件列表
sleap:用于多动物姿势跟踪的深度学习框架
(预估有个396文件)
bld.bat
2KB
setup.cfg
29B
madlc_testdata.csv
432B
training_log.csv
651B
training_log.csv
3KB
training_log.csv
2KB
training_log.csv
2KB
dlc_dataset_1.csv
378B
dlc_dataset_2.csv
318B
labeling.gif
2.52MB
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