1 रिपॉजिटरी
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.
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DeepLabCut मार्करलेस 2D और 3D एनिमल पोज़ एस्टिमेशन के लिए एक डीप लर्निंग टूलकिट है। यह एक मोशन ट्रैकिंग सिस्टम के रूप में कार्य करता है जो भौतिक मार्कर्स की आवश्यकता के बिना वीडियो अनुक्रमों में जानवरों पर शारीरिक की-पॉइंट्स की पहचान करता है। यह फ्रेमवर्क विभिन्न प्रजातियों के लिए नेटवर्क्स के प्रशिक्षण में तेज़ी लाने के लिए ट्रांसफर लर्निंग और प्री-ट्रेंड वेट्स की एक लाइब्रेरी का उपयोग करता है। यह वीडियो अनुक्रमों में अद्वितीय पहचान बनाए रखने के लिए मल्टी-इंडिविजुअल आइडेंटिटी ट्रैकिंग को सपोर्ट करता है और लाइव वीडियो फ़ीड्स के लिए रियल-टाइम पोज़ डिटेक्शन प्रदान करता है। यह सिस्टम 3D स्थानिक गति विश्लेषण, शारीरिक मार्कर ट्रैकिंग और सेल्फ-सुपरवाइज्ड प्रेडिक्शन रिफाइनमेंट सहित कंप्यूटर विज़न क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है। इसमें प्रशिक्षण डेटा लेबलिंग के लिए यूटिलिटीज और कस्टम न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर को इंटीग्रेट करने के लिए एक मॉडल रजिस्ट्री शामिल है। यह सॉफ़्टवेयर विभिन्न ऑपरेटिंग सिस्टम्स में सुसंगत इंस्टॉलेशन और निष्पादन सुनिश्चित करने के लिए Docker कंटेनराइज़ेशन प्रदान करता है।
Includes a library of pre-trained weights and scenario models to accelerate animal tracking network training.