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Python-DeepLabCut：无标记深度学习在动物姿态估计和行为追踪中的应用

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简介：
Python-DeepLabCut是一款基于深度学习技术的开源软件工具包，专门用于动物姿态估计及行为追踪分析。通过创新性的无标记点方法，它能够精准识别并跟踪实验对象的动作，极大地简化了生物医学、神经科学等领域的研究工作流程，并提升了数据处理和分析效率。 DeepLabCut是一种无需标记的深度学习方法，用于动物姿态估计与行为跟踪。

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  • Python-DeepLabCut：无标记深度学习在动物姿态估计和行为追踪中的应用
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    Python-DeepLabCut是一款基于深度学习技术的开源软件工具包，专门用于动物姿态估计及行为追踪分析。通过创新性的无标记点方法，它能够精准识别并跟踪实验对象的动作，极大地简化了生物医学、神经科学等领域的研究工作流程，并提升了数据处理和分析效率。 DeepLabCut是一种无需标记的深度学习方法，用于动物姿态估计与行为跟踪。
     
  • DeepLabCut：无标记深度学习在动物姿态估计和行为跟踪中的应用-含Python源码
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    《DeepLabCut》是一部介绍如何利用无标记深度学习技术进行动物姿态估计与行为跟踪的研究著作。书中提供了详细的Python源代码，帮助读者深入理解和实践这一前沿技术。 DeepLabCut 是一个工具箱，用于对执行各种任务的动物进行无标记姿势估计，并且现在支持多动物姿态估计（测试版）。该文档提供了安装指导、过程概述以及项目管理的管道和工作流程介绍。我们还提供了一个 Nature Protocols 论文中的分步用户指南。 演示代码方面，我们准备了几个 Jupyter Notebook：一个引导您使用演示数据集来验证您的 DeepLabCut 安装是否正确；另一个则帮助您在自己的数据上运行该工具箱。此外，我们也展示了如何在 Docker 和 Google Colab 上操作这些代码。 为什么要选择 DeepLabCut？2018 年时我们证明了它能够追踪果蝇的各种行为，包括它们的觅食、内部导航以及产卵过程中的动作（详见 Mathis 等人的研究）。然而，该工具箱并非专门针对特定任务或物种设计。因此，DeepLabCut 可以适用于广泛的动物姿势估计和行为跟踪应用中。
     
  • DeepLabCut: 正式实现——通过深度学习对所有动物进行用户定义特征的无标记姿势估计
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    DeepLabCut是一款利用深度学习技术进行无标记、用户自定义特征识别的软件工具，特别适用于各类动物的姿态分析。 DeepLabCut 是一个用于估计执行各种任务的动物姿势的无标记工具箱。只要您能看到需要跟踪的对象（即进行了标记），就可以使用此工具箱，因为它与特定的动物或物体无关。 最近更新包括： - 支持多动物姿态估算功能已上线（BETA版本，请提供反馈！pip install deeplabcut==2.2b8）。 - 实时软件包现已推出！ 快速安装命令：`pip install deeplabcut` 此外，您还需要安装tensorflow和wxPython。有关项目管理和工作流程的概述以及详细的用户指南，请查阅相关文档。 为了更深入地了解工具箱的功能及其应用，请参考提供的详细资料。
     
  • 利用Python和Mediapipe在Unity中进行姿态追踪
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    本项目探索了如何结合Python、Mediapipe与Unity引擎，实现高效的人体姿态实时追踪技术，为虚拟现实及游戏开发提供精准的动作捕捉解决方案。 【作品名称】：基于Python+mediapipe在Unity中实现姿态追踪 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】 本项目旨在利用mediapipe库实现在Unity中的姿态追踪功能，为用户提供一个结合Python和Unity的开发环境，以实现高效且灵活的姿态识别应用。 ### 第三方库要求 - mediapipe ### 使用方法 1. 首先运行udptracker.py脚本。 2. 根据需要更改ip地址和端口。
     
  • 关于深度学习在人体姿态估计中的应用综述.pdf
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    本文为一篇关于深度学习在人体姿态估计领域应用的综述性文章，全面总结了当前该领域的研究进展、技术方法及面临的挑战，并展望未来的发展方向。 本段落综述了基于深度学习的人体姿态估计方法的研究进展。文章首先介绍了人体姿态估计的基本概念及其在计算机视觉领域中的重要性，随后详细回顾了近年来利用深度学习技术进行人体姿态估计的代表性工作和技术路线，并对各种方法进行了分类和对比分析。最后，探讨了该领域的未来研究方向和发展趋势。
     
  • Python结合OpenCV进行动态物体追踪
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    本项目利用Python编程语言与OpenCV库相结合的技术手段，致力于实现对视频流中动态移动物体的有效识别与跟踪。通过智能算法优化，提供高效准确的目标追踪解决方案。 本段落详细介绍了如何使用Python结合OpenCV实现动态物体追踪，并具备一定的参考价值。对这一主题感兴趣的读者可以仔细阅读并加以实践。
     
  • 行为识别在深度学习视频中的应用
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    本研究探讨了利用深度学习技术进行视频中行为识别的方法与进展，旨在提高行为分类和理解的准确性与效率。 分享关于深度学习视频中的行为识别的内容，使用Python语言编写，真实可靠且实用。
     
  • DeepOF：利用DeepLabCut的姿势估计与表示学习进行行为识别的数据分析工具包
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    简介：DeepOF是一款基于DeepLabCut开发的行为识别数据分析工具包，它通过姿势估计和表示学习技术来提高动物或人类行为识别的准确性。 DeepOF是一个用于从自由移动动物的视频时间序列数据进行后处理的工具包。您可以使用此包来提取预定义的主题（例如时间段、攀爬行为以及基本社交互动）或将数据嵌入到感知序列的潜在空间中，以在无监督的情况下发现有意义的主题模式！这两种方法都可以在DeepOF包内实现，并且可以自动比较用户定义的不同实验组。 开始之前，请按照以下步骤进行安装和准备： 1. 打开终端（确保已安装Python 3.6以上版本）。 2. 输入命令：`pip install deepof` 接着，为您的项目创建一个文件夹，在该文件夹内至少包含两个子目录：“视频” 和 “表”。将您正在使用的原始数据或带有标签的视频存放在“视频” 文件夹中；而从DeepLabCut获得的所有跟踪表格（格式可以是.h5 或 .csv）则应放置在“表” 文件夹里。如果您不想自己使用DLC，也无需担心，因为一个兼容的小鼠预训练模型即将发布！ 项目结构示例如下： ``` my_project |-- Videos | |-- video1.mp4 # 示例视频文件 |-- Tables |-- tracking_data.h5 # 示例跟踪数据表格 ```
     
  • 基于深度学习的人体姿势估计：MATLAB中的深度学习示例
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    本教程介绍如何使用MATLAB和深度学习技术进行人体姿态估计。通过实践示例，读者将掌握从数据预处理到模型训练与评估的完整流程。 本示例将深入探讨“基于深度学习的人体姿势估计”，这项技术利用机器学习中的深度学习方法来识别图像中人体各部位的位置。MATLAB作为一个强大的数学计算与数据分析平台，为该领域的研究提供了丰富的工具库。 首先了解深度学习的概念：它是机器学习的一个分支，通过模仿人脑神经网络的工作原理，并使用多层非线性处理单元从数据中提取特征表示。在进行人体姿势估计时，常用的模型包括卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN），以及更先进的结构如U-Net或PoseNet。 MATLAB的深度学习支持涵盖了预训练模型、自定义模型设计与优化、代码生成及部署等环节。本示例可能包含以下步骤： 1. 数据准备：在开始训练之前，需要收集并标注大量含有不同人体姿势的图像数据，并将其划分为训练集、验证集和测试集。 2. 模型选择与预处理：MATLAB提供了多种预训练模型（如ResNet或VGG），可以进行微调以适应特定任务。此外还需对原始图像做缩放及归一化等操作，确保它们符合模型输入要求。 3. 训练与优化：使用深度学习工具箱配置适当的损失函数和优化器，并开始训练过程。监控过程中需关注损失值的变化情况以便及时调整参数设置。 4. 结果可视化：MATLAB提供了强大的绘图功能来展示原始图像、预测的关节位置及其误差，便于分析模型表现及存在问题。 5. 代码生成与部署：完成训练后可以将深度学习模型转换成可执行程序。利用MATLAB提供的工具可以直接输出C++或CUDA格式的源码文件，方便移植到嵌入式设备或者服务器上进行实际应用。 在特定目录下可能包含以下内容： - 数据集：用于训练、验证和测试的人体姿势图像。 - MATLAB脚本：包括模型构建、训练流程及性能评估的相关代码。 - 预处理脚本：负责对原始数据执行必要的变换操作，使其满足输入要求。 - 模型定义文件：描述了所使用的深度学习架构细节信息。 - 结果记录：保存了整个开发周期内生成的所有结果和可视化图表。 通过此示例的学习过程，你将能够掌握如何利用MATLAB平台实现人体姿势估计任务，并了解模型的工作机制以及将其部署到实际应用的方法。这不仅能提升你的编程技能，还能帮助深入理解计算机视觉领域的最新技术进展。
     
  • DCPose: 深度双重连续网络在人体姿态估计中的应用（CVPR2021）
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    DCPose是一种用于人体姿态估计的深度学习模型，通过创新性的双重连续网络架构，在CVPR 2021上展示了卓越性能。 介绍 这是用于人体姿势估计的深度双重连续网络的官方代码。 在复杂情况下的多帧人体姿势估计具有挑战性。尽管最新的人体关节检测器已经在静态图像上取得了显著成果，但当应用于视频序列时，它们的表现仍然不尽如人意。常见的问题包括由于无法捕捉到视频帧间的时间依赖关系而导致处理运动模糊、视频散焦或姿态遮挡的能力不足。另一方面，在建模空间环境时直接使用常规递归神经网络在经验中遇到了困难，尤其是在应对姿势遮挡的情况下。 为解决这些问题，本段落提出了一种新颖的多帧人体姿态估计框架，该框架利用了视频帧间的大量时间线索来促进关键点检测。我们的方法包含三个模块化组件：姿势时间合并编码器用于生成有效搜索范围的关键点时空上下文；姿势残差融合模块计算双向加权的姿态残差；最后通过我们设计的姿势校正网络对这些结果进行处理，以优化姿态估计效果。 这种方法在大型基准数据集上展示了优越性能。