これは DeepLabCut という名前の Linux アプリで、最新リリースは Minorfixes.zip としてダウンロードできます。 ワークステーション用の無料ホスティング プロバイダー OnWorks でオンラインで実行できます。
DeepLabCut with OnWorks という名前のこのアプリをオンラインで無料でダウンロードして実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショットは
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ディープラボカット
DESCRIPTION
DeepLabCut™ は、最小限のトレーニング データ (通常 2 ～ 3 フレーム) で優れた結果 (つまり、人間のラベリング精度に匹敵する) を達成するディープ ニューラル ネットワークを使用した転移学習に基づく、50D および 200D のマーカーを使用しない姿勢推定の効率的な方法です。 このフレームワークの汎用性を、幅広い行動のコレクションにわたって複数の種のさまざまな体の部分を追跡することによって示します。 このパッケージはオープン ソースであり、高速で堅牢であり、3D 姿勢推定の計算や複数の動物に使用できます。 原著と最新作は以下をご覧ください！ このパッケージは EPFL の Mathis Group と Mathis Lab によって共同開発されました (2.1.9 より前のリリースはハーバード大学で開発されました)。 コードは無料で入手でき、Anaconda (および pypi) を使用して数回クリックするだけで簡単にインストールできます。 DeepLabCut は、動物の姿勢を推定するためのオープンソースの Python パッケージです。
特徴
- データといくつかの Jupyter Notebook を提供します
- 転移学習のため、複数の挑戦的な行動に必要なトレーニング データはほとんどありません。
- DeepLabCut は、より大きなオープンソース エコシステムに組み込まれています
- このプロジェクトは、GNU Lesser General Public License v3.0 の下でライセンスされています。
- コードは無料で入手でき、数回クリックするだけで簡単にインストールできます
- オンライン学習モジュールがあります
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは https://sourceforge.net/projects/deeplabcut.mirror/ からも取得できるアプリケーションです。 これは、OnWorks でホストされており、無料のオペレーティング システムの XNUMX つからオンラインで簡単に実行できます。
