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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.
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DeepLabCut 是一个用于无标记 2D 和 3D 动物姿态估计的深度学习工具包。它作为一个运动跟踪系统，无需物理标记即可识别视频序列中动物的解剖关键点。 该框架利用迁移学习和预训练权重库来加速针对不同物种的网络训练。它支持多体身份跟踪以在视频序列中保持唯一身份，并提供用于实时视频流的姿态检测功能。 该系统涵盖了广泛的计算机视觉功能，包括 3D 空间运动分析、解剖标记跟踪和自监督预测细化。它包括用于训练数据标注的实用程序，以及用于集成自定义神经网络架构的模型注册表。 该软件提供 Docker 容器化，以确保在不同操作系统上的一致安装和执行。
Includes a library of pre-trained weights and scenario models to accelerate animal tracking network training.