[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..
