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Collections of pre-trained weights and scenario-specific models for pose estimation.
Distinct from Pre-training Transfer Learning: Specializes in pose-specific pre-trained weights rather than general transfer learning methodology.
Explore 1 awesome GitHub repository matching artificial intelligence & ml · Pose Estimation Libraries. Refine with filters or upvote what's useful.
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.
Includes a library of pre-trained weights and scenario models to accelerate animal tracking network training.