Awesome GitHub RepositoriesSpatial Motion Analysis

DeepLabCut est une boîte à outils de deep learning pour l'estimation de pose animale 2D et 3D sans marqueur. Il fonctionne comme un système de suivi de mouvement qui identifie des points anatomiques clés sur des animaux dans des séquences vidéo sans avoir besoin de marqueurs physiques. Le framework utilise l'apprentissage par transfert (transfer learning) et une bibliothèque de poids pré-entraînés pour accélérer l'entraînement de réseaux pour différentes espèces. Il prend en charge le suivi d'identité multi-individus pour maintenir des identités uniques à travers les séquences vidéo et offre une détection de pose en temps réel pour les flux vidéo en direct. Le système couvre un large éventail de capacités de vision par ordinateur, incluant l'analyse de mouvement spatial 3D, le suivi de marqueurs anatomiques et le raffinement de prédiction auto-supervisé. Il inclut des utilitaires pour l'étiquetage des données d'entraînement et un registre de modèles pour intégrer des architectures de réseaux de neurones personnalisées. Le logiciel fournit une conteneurisation Docker pour garantir une installation et une exécution cohérentes sur différents systèmes d'exploitation.