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Analysis of 3D pose data to extract volumetric and depth information from motion sequences.
Distinct from 3D Pose Estimation: Distinct from 3D Pose Estimation as it focuses on the subsequent analysis of motion and depth rather than the initial coordinate estimation.
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DeepLabCut ist ein Deep-Learning-Toolkit für markerlose 2D- und 3D-Tier-Pose-Estimation. Es fungiert als Bewegungserkennungssystem, das anatomische Keypoints bei Tieren in Videosequenzen identifiziert, ohne dass physische Marker erforderlich sind. Das Framework nutzt Transfer Learning und eine Bibliothek vortrainierter Gewichte, um das Training von Netzwerken für verschiedene Spezies zu beschleunigen. Es unterstützt das Tracking der Identität mehrerer Individuen, um eindeutige Identitäten über Videosequenzen hinweg beizubehalten, und bietet Echtzeit-Pose-Erkennung für Live-Video-Feeds. Das System deckt ein breites Spektrum an Computer-Vision-Funktionen ab, einschließlich 3D-räumlicher Bewegungsanalyse, anatomischem Marker-Tracking und selbstüberwachter Vorhersageverfeinerung. Es enthält Utilities für das Labeling von Trainingsdaten und eine Modell-Registry zur Integration benutzerdefinierter neuronaler Netzwerkarchitekturen. Die Software bietet Docker-Containerisierung, um eine konsistente Installation und Ausführung über verschiedene Betriebssysteme hinweg sicherzustellen.
Provides 3D spatial motion analysis to add depth and volumetric data to markerless tracking.