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[DeepLabCut] CSV format 및 CSV 파일 변환

파일명: CollectedData_[Experimenter].csv 파일위치: ./labeled-data/[Video_Title]/CollectedData_[Experimenter].csv 1. CSV format 참고: https://github.com/DeepLabCut/DeepLabCut/blob/master/examples/Reaching-Mackenzie-2018-08-30/labeled-data/reachingvideo1/CollectedData_Mackenzie.csv scorer [experimenter] [experimenter] [experimenter] [experimenter] ... bodyparts part1 part1 part2 part2 ... coords x y x y ....
AI/PoseEstimation 2021. 8. 3. 15:41

[DeepLabCut] Quick guide to Python

import deeplabcut import glob import os project_title = 'Title'# 프로젝트 experimenter = 'cklee'# 실험자 key_points = ['nose', 'forehead', 'mouth-corner', 'mouth-center', 'neck'] skeleton = [['nose', 'forehead'], ['nose', 'mouth-center'], ['mouth-center', 'mouth-corner'], ['forehead', 'neck']] video_path = ['./videos/dog.mp4', './videos/cat.mp4'] # 에러발생하면 절대경로 사용 # 프로젝트 생성 deeplabcut.create_new_project..
AI/PoseEstimation 2021. 8. 3. 15:24

[DeepLabCut] 처리 과정(process flow)

1. 기초(Basic) 1. 프로젝트 생성 2. config.yaml 파일 수정 3. 프레임 추출 4. 프레임 라벨링 1. *.csv -> *.h5 변환 2. training dataset 생성 3. 네트워크 학습 1. 네트워크 평가 * ResNet-50, ResNet-101, ResNet-101ws, MobileNet, EfficientNet 제공 1. 적용 2. 결과물 영상 생성 3. 결과 분석 * 영상과 라벨링을 커스터마이징 할 경우 적용 2. 알고리즘(Algorithm) 3. 프로젝트 생성시 폴더 구조 * labeled-data폴더의 하위 구조는 반드시 맞춰주어야 한다. 4. config.yaml 파일 수정 [Optional] A. 주요 수정 항목 Task: [Title] scorer: [Expe..
AI/PoseEstimation 2021. 8. 3. 14:26

[DeepLabCut] 개요

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..
AI/PoseEstimation 2021. 8. 3. 11:40