이것은 최신 릴리스를 Minorfixes.zip으로 다운로드할 수 있는 DeepLabCut이라는 Linux 앱입니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
OnWorks와 함께 DeepLabCut이라는 이 앱을 무료로 다운로드하여 온라인에서 실행하십시오.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 OnWorks Linux 온라인 또는 Windows 온라인 에뮬레이터 또는 MACOS 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Linux OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 응용 프로그램을 다운로드하여 설치하고 실행합니다.
스크린 샷
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딥랩컷
기술
DeepLabCut™은 최소한의 교육 데이터(일반적으로 2-3프레임)로 우수한 결과(즉, 사람의 라벨링 정확도를 일치시킬 수 있음)를 달성하는 심층 신경망을 통한 전이 학습을 기반으로 하는 50D 및 200D 마커리스 포즈 추정을 위한 효율적인 방법입니다. 우리는 광범위한 행동 모음에서 여러 종의 다양한 신체 부위를 추적하여 이 프레임워크의 다양성을 보여줍니다. 이 패키지는 오픈 소스이며 빠르고 강력하며 3D 포즈 추정치를 계산하거나 여러 동물에 사용할 수 있습니다. 원문과 최신작은 아래를 참고해주세요! 이 패키지는 EPFL의 Mathis Group & Mathis Lab에서 공동으로 개발했습니다(2.1.9 이전 릴리스는 Harvard University에서 개발됨). 코드는 무료로 사용할 수 있으며 Anaconda(및 pypi)를 사용하여 몇 번의 클릭만으로 쉽게 설치할 수 있습니다. DeepLabCut은 동물 자세 추정을 위한 오픈 소스 Python 패키지입니다.
기능
- 데이터와 여러 Jupyter 노트북을 제공합니다.
- 전이 학습으로 인해 여러 도전적인 행동에 대한 훈련 데이터가 거의 필요하지 않습니다.
- DeepLabCut은 더 큰 오픈 소스 생태계에 내장되어 있습니다.
- 이 프로젝트는 GNU Lesser General Public License v3.0에 따라 라이선스가 부여됩니다.
- 코드는 무료로 사용할 수 있으며 몇 번의 클릭만으로 쉽게 설치할 수 있습니다.
- 온라인 학습 모듈이 있습니다.
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이것은 https://sourceforge.net/projects/deeplabcut.mirror/에서도 가져올 수 있는 애플리케이션입니다. 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉬운 방법으로 온라인으로 실행하기 위해 OnWorks에서 호스팅되었습니다.
