1. DeepLabCut 이란?
다양한 작업을 수행하는 동물의 Markerless pose estimation을 위한 도구 상자(일종의 프레임워크)로써,
다음과 같은 특징이 있다.
- 영상의 프레임(frame) 기반으로 특징점(keypoints)의 움직임을 추적하는데 특화되어 있음
- 적은 학습데이터(최소 50~200프레임)에도 효율적
- 단일 및 복수 개체의 추적 지원(DLC, maDLC)
- GUI 제공으로 간편한 사용
2. 관련 사이트
A. 공식 홈페이지(Git):
네트워크 학습 기능을 제공한다.
GitHub - DeepLabCut/DeepLabCut: Official implementation of DeepLabCut: Markerless pose estimation of user-defined features with
Official implementation of DeepLabCut: Markerless pose estimation of user-defined features with deep learning for all animals incl. humans - GitHub - DeepLabCut/DeepLabCut: Official implementation ...
github.com
B. DLC-live SDK(Git):
미리 학습된 네트워크를 활용한 SDK를 제공한다.
GitHub - DeepLabCut/DeepLabCut-live: SDK for running DeepLabCut on a live video stream
SDK for running DeepLabCut on a live video stream. Contribute to DeepLabCut/DeepLabCut-live development by creating an account on GitHub.
github.com
C. DLC Model Zoo:
학습된 동물용 네트워크로 쥐, 개, 고양이, 치타, 말, 원숭이, 인간, 얼굴 등에 적용이 가능하다. (Colab으로 테스트 가능)
DeepLabCut Model Zoo! — The Mathis Lab of Adaptive Motor Control
How to cite a model: If you use a model from the zoo in a publication, we ask you please cite the model paper (i.e., see model description for citation), and/or for our unpublished models (non-commercial use only), please cite Mathis et al. 2018 and http:/
www.mackenziemathislab.org
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D. DLC Labeling App:
라벨링 데이터를 생성하는 툴을 제공한다.
DeepLabCut Labeling App
Instructions Left click on the image to add a keypoint (labels). Please skip occluded labels (by clicking on "skip" or press "space bar"). If you make a mistake, click clear to start again. Submit Clear Skip Image
contrib.deeplabcut.org
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