DANNCE:丹斯是一款创新性的软件工具，它利用深度学习技术中的神经网络来自动确定最优权重参数。该工具采用MATLAB编程实现，专为科研和工程领域中复杂数据处理与分析设计，显著提升模型训练效率与精度。
DANNCE（用于计算人类学的3维对齐神经网络）是由Timothy Dunn、Jesse Marshall、Diego Aldarondo、William Wang 和 Kyle Severson 使用 MATLAB 编写的代码存储库中的一个项目，它是一种卷积神经网络 (CNN)，可以从多个角度拍摄视频中确定行为动物上用户定义解剖标志的3D位置。与现有的2D关键点检测方法相比，DANNCE 的主要创新在于它是完全三维的，能够理解图像特征、相机和地标在三维空间中的关系。
我们使用了大型数据集进行预训练，该数据集中包含大鼠运动捕捉及同步视频的数据，因此标准网络对啮齿动物的行为和姿态具有广泛的先验知识。DANNCE 能够追踪地标，并且其性能可以很好地转移到小鼠和其他哺乳动物上，在不同的摄像机视角、类型以及照明条件下依然有效。
使用 DANNCE 需要启用 CUDA 的 GPU 和适当的驱动程序，我们已经在多种 NVIDIA GPU 上测试了它的效果，包括 Titan V, Titan X Pascal, Titan RTX, V100 以及 Quadro P5000。
5星
