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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 es un kit de herramientas de deep learning para la estimación de poses de animales en 2D y 3D sin marcadores. Funciona como un sistema de seguimiento de movimiento que identifica puntos clave anatómicos en animales en secuencias de video sin la necesidad de marcadores físicos. El framework utiliza aprendizaje por transferencia (transfer learning) y una librería de pesos preentrenados para acelerar el entrenamiento de redes para diferentes especies. Admite el seguimiento de identidad de múltiples individuos para mantener identidades únicas a través de secuencias de video y ofrece detección de poses en tiempo real para transmisiones de video en vivo. El sistema cubre una amplia gama de capacidades de visión artificial, incluyendo análisis de movimiento espacial en 3D, seguimiento de marcadores anatómicos y refinamiento de predicción auto-supervisado. Incluye utilidades para el etiquetado de datos de entrenamiento y un registro de modelos para integrar arquitecturas de redes neuronales personalizadas. El software proporciona contenedorización Docker para garantizar una instalación y ejecución consistentes en diferentes sistemas operativos.
Provides 3D spatial motion analysis to add depth and volumetric data to markerless tracking.