首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在中找不到视频。- DeepLabCut预训项目

在中找不到视频 - DeepLabCut预训项目

DeepLabCut是一个开源的深度学习工具,用于进行姿势估计和姿势跟踪。它可以在视频中识别和跟踪特定物体的关键点,例如动物的身体部位。DeepLabCut预训项目旨在通过预先训练一个神经网络模型,从而简化用户进行姿势估计和跟踪的过程。

DeepLabCut预训项目的优势包括:

  1. 简化流程:通过预训练的神经网络模型,用户可以跳过繁琐的网络训练过程,直接进行姿势估计和跟踪。
  2. 准确性:DeepLabCut使用深度学习技术,具有较高的姿势估计和跟踪准确性。
  3. 开源免费:DeepLabCut是一个开源工具,免费提供给用户使用和修改。

DeepLabCut预训项目适用于许多应用场景,包括动物行为学研究、医学影像分析、运动分析等领域。通过姿势估计和跟踪,用户可以定量分析和理解物体的运动、姿势等信息。

在腾讯云中,可以使用以下产品来支持DeepLabCut预训项目:

  1. 腾讯云GPU实例:提供强大的GPU计算能力,用于加速深度学习任务的训练和推理。
  2. 腾讯云对象存储(COS):用于存储和管理视频数据。
  3. 腾讯云容器服务(TKE):用于部署和管理DeepLabCut相关的容器化应用。

更多关于DeepLabCut预训项目的信息和详细介绍可以参考腾讯云官方文档:DeepLabCut预训项目介绍

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

解决Eclipse部署Web项目Tomcat Webapps 目录找不到

解决Eclipse部署Web项目Tomcat Webapps 目录找不到 感谢原作者解决我燃眉之急 (这些步骤已经验证过了) 原文链接:https://blog.csdn.net/HaHa_Sir...二、验证 很明显项目并没有自动部署到Tomcat的Webapps而是部署了别的容器。在内置浏览器输入http://localhost:8080/webDemo/login.jsp可正常打开。...三、原因 eclipse不像MyEclipse默认将项目部署到tomcat安装目录下的webapps,而默认部署到工作目录下的.metadata.plugins\org.eclipse.wst.server.core...\tmp1\wtpwebapps,tmp1文件夹里面存放着该项目的信息。...四、修改 为了使项目默认部署到tomcat安装目录下的webapps,show view—>servers—>找到需要修改的tomcat—>右击—> ①停止eclipse内的Tomcat服务器(stop

3.4K20

铲个屎都这么硬核?!小哥用姿势检测模型,搞了个狗粑粑探测摄像头

他在网上搜到了很多“开箱即用”的图像识别模型,最终发现了一个叫做DeepLabCut的免费的动物姿态追踪工具。 它由瑞士洛桑联邦理工学院的两名研究人员开发,可以将任何包含动作的视频转换成动捕信息。...为了防止某些动作干扰、让结果更准确,小哥还写了一个“投票机制”,对视频狗子的每个动作进行系统评分,得分超过75%,才判定小狗正在便便中,然后记录此时的位置。...小哥表示,这个功能表现得非常优秀,判断很准确——即使深夜、小狗部分身子都不在监控范围内都能准确检测。 精益求精,小哥自述,他请了一位动物cosplayer来扮演狗子“试探”这个探测器。...结果很满意,模型不会识别出假扮成狗排便的人类。 ps. 有网友用一包棉花糖和一瓶健怡可乐打赌:绝对是小哥本人吧。...欢迎补充~ DeepLabCut项目地址: https://github.com/DeepLabCut/DeepLabCut 参考链接: [1]https://www.youtube.com/watch

43830
  • AI可自动跟踪和标记移动动物的身体部位

    哈佛大学的研究人员和学术界研究者合作开发了一种名为DeepLabCut的深度学习方法,可以自动跟踪和标记移动动物的身体部位,具有可与人类匹敌的准确性。...“我们通过多种行为中跟踪多个物种的各种身体部位来展示该框架的多功能性。...这些数据是一个自动的小球到达任务收集的,并由Daniel Leventhal博士标记,使用了180个标记的框架进行训练。...“因此,它也可以快速应用于完全不同的行为,这些行为对计算机视觉提出了质的独特挑战,如在果蝇熟练接触或产卵。” ? 另一个案例研究显示该项目是通过马实施的。...本视频采用的是DeepLabCut,首先使用不同的马进行训练,然后赛道上仅添加11个标记的证明帧,重新训练,并将自动标签应用于完整的视频

    1.4K30

    从手工作业到工业革命!Nature文章:生物图像分析被深度学习彻底改变的五个领域

    斯坦福大学的生物工程师Emma Lundberg表示,在过去几十年间,该项目生成了数百万张图像,描绘了人体细胞和组织的蛋白质表达。...过去几年,她开始Kaggle挑战赛中发起众包解决方案,科学家和人工智能爱好者为了奖金会完成各种计算任务,两个项目的奖金分别为3.7万美元和2.5万美元。...Kaggle挑战赛获得的成果也让项目成员大吃一惊,获胜的模型性能比Lundberg先前蛋白质定位模式的多标签分类方面要高出约20% ,并且可以泛化到细胞系(cell line),还取得了新的行业突破...为此,她开发了一个名为DeepLabCut的程序,使神经科学家能够从视频追踪动物的姿势和精细动作,并将「猫咪视频」和其他动物的记录转化为数据。...DeepLabcut提供了一个图形用户界面,研究人员只需点击一个按钮,就可以上传并标注视频并训练深度学习模型。

    38620

    Rethinking Pre-training and Self-training 论文解读(视频

    pdf/2006.06882.pdf 简单介绍自训练(Self-Training)方法: 对于下游任务比如 CoCo 物体检测或 Pascal 语义分割等,首先用有标注数据随机初始化训练模型,接着用好的模型比如...ImageNet 数据集上生成伪标签(物体检测任务就是生成伪包围框和物体类别,分割就是生成伪的 mask ),再把这些伪标注的数据结合人工标注数据去再去重新一个新随机初始化的 student 模型,...论文中通过实验得出的结论是: 对于下游任务(CoCo 物体检测或 Pascal语义分割等)采用自训练方法得到的模型,比 ImageNet 上做有监督训练或者自监督训练得到模型做初始化再finetune...视频转载自:https://www.youtube.com/watch?...然后我就在想能不能用上这些无标注的数据,因为裁剪之前的大模型同样的标注数据集上出来的效果要比轻量化之后的模型要好。

    65130

    【EMNLP2020】忒修斯之船启发下的知识蒸馏新思路 - 微软研究院

    来自:微软研究院AI头条 编者按:深度学习的发展推动了很多大型神经网络模型的诞生,这些模型多个领域中都取得了当前最优的性能,基于 Transformer 的训练模型也自然语言理解(NLU)和自然语言生成...论文直播分享回放视频 随着深度学习的流行,很多大型神经网络模型诞生,并在多个领域中取得当前最优的性能。尤其是自然语言处理(NLP)领域中,训练和调参已经成为其中大多数任务的新范式。...基于 Transformer 的训练模型自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)领域中成为主流。...其中,由于知识蒸馏能够压缩训练语言模型,所以得到了极大关注。知识蒸馏利用大型教师模型“教”紧凑的学生模型模仿教师的行为,从而将教师模型嵌入的知识迁移到较小的模型。...为了提高青队的水平,所以随机选派青队员去替换掉全明星队的球员,然后让这个混合的球队不断地练习、比赛。

    71510

    YOLO内卷时期该如何选模型?

    首先需要明确自己项目的要求和标准,精度和速度一般是最重要的两个指标,另外还有模型参数量、计算量等等,注意这些还都必须在自己项目的设备上为前提。 1....COCO 训练可以极快收敛并达到比 imagenet-pretrain 更高的精度,一个超强 pretrain 顶过绝大多数小修小改的 tricks。...之前 yoloe 也更新了一版 yoloe plus 也叫 yoloe+,放出了 objects 365 训练,这个简直是超级外挂,全量 coco 只 80epoch 刷的超高,我用了之后自己数据集相比加载原先...之后还要一个 20 万张图的数据集,比 coco 量级还大的时候 coco 训练就不够用了, 300epoch 甚至 80epoch 都和蜗牛一样慢,而 obj365 训练正好派上用场估计 30epoch...目前,课程答疑正在持续更新。 课程视频内容共 12 小时,着重介绍基于深度学习的声纹识别系统,包括大量学术界与产业界的最新研究成果。

    86940

    回归VMAF分数的视频质量评价模块

    但是图像/视频压缩,视频增强等领域,可能需要一定的质量评价模块作为损失函数指导网络的训练。...如图展示的是经过放大的从视频截取的 patches ,参考无损伤的图像,损伤的 patches 可以明显看出有块效应和压缩伪影等失真。...全参考视频质量评价模型 为了克服静止图像质量评价模型的缺点,我们提出了考虑时域信息的视频质量评价模型,鉴于训练的深度卷积神经网络用于图像任务的成功,我们提出了一个无权重共享的完全可训练的模型 ProxVQM...ProxVQM网络结构 VGG-ProxVQM 对于部分可模型 VGG-ProxVQM ,其模型结构如下图所示,和 ProxVQM 不同的是,它首先利用了训练的VGG网络提取帧图像的特征之后再进行后续的处理...,其提出的 ProxVQM 和 VGG-ProxVQM 视频质量评价方面展示了较好的性能。

    1.5K30

    打响大模型「平民化」第一枪,云天励飞推出“深目”AI 模盒

    以云天天书为底座,云天励飞与生态合作伙伴完成训练长尾算法,再将训练算法提供给广大中小企业用户。...目前云天励飞与生态合作伙伴,已在算法训练平台上搭建了覆盖14个大类、100+个小类、千余种算法的训练算法仓库; 第二步,“深目”AI模盒上引入微调,实现边缘端的自学习、自进化。...AI方案化,指AI企业通过项目制满足不同行业客户的需求。 2022年底之前,这种趋势G端和B端呈现出了蓬勃发展的迹象,各种行业解决方案层出不穷。...从成立之初自研AI芯片,到去年与华为昇腾联合推出天舟大模型推一体机,再到如今推出面向边缘推场景的“深目”AI模盒,以及通过资本纽带进军智能穿戴市场,云天励飞一直致力于做物理世界的“解码者”,并在日复一日的坚持...终端和云端更多是整合生态,终端设备上,通过生态构建,并购了一家可穿戴设备方案供应商;云端设备上,全面拥抱华为昇腾,天舟大模型推一体机后,联合探索各类场景;边缘设备上,则是端到端的开发打磨的一系列深目

    18610

    平均交付准确率99%以上!又一大厂进军自动驾驶AI数据服务,教AI学会人类标注能力

    并利用智能化的标注工具套件、AI标注和边标边的模式,实现人机协作,有效提升效率、为企业降低成本。...作为数据标注的集大成者,火山引擎数据标注平台中集成了多种标注模板、标注与边标边算法,同时具有保障数据安全、平台操作便捷、可定制化、可与火山引擎云产品打通的特性。...标注工具方面,实现了对各类常见的文本、图像、视频、语音、3D点云数据的自定义处理需求,降低了模板冗余,帮助客户快速获取低成本、高质量的结构化数据。...算法赋能方面,火山引擎的数据标注平台的AI标注与边标边的算法能力,大幅提高了标注效率与准确率,可辅助和代替部分人工操作,并根据项目类型,选择适合的模型能力相应项目阶段接入。...接到长周期、大批量类型项目时,模型偏向于“特定业务类型”,高准确率带来更高的人效收益;处理短周期、小批量类型项目时,系统可快速切入并赋能业务,节省前期人工准备的时间。

    29740

    基于无监督训练的语音识别技术落地实践 火山语音表示有话要说

    ,简单来说就是可以自动将视频的语音和歌词转化成文字,来辅助视频创作的功能。...为此火山语音团队迫切需要研究如何以尽可能低廉的标注成本充分利用大量的无标注数据,提升少量标注数据下的识别效果并落地到实际业务,所以无监督训练技术成为视频平台ASR(Automatic Speech...对此火山语音团队基于无监督训练的语音识别技术落地过程,针对以上三大痛点进行了算法改进和工程优化,形成一套完整易推广的落地方案。...除语音识别外,基于wav2vec2.0的训练模型在其他多个下游任务上也已取得显著收益,涉及音频事件检测、语种识别、情感检测等,未来将陆续落地到视频内容安全、推荐、分析、音频分流、电商客服情感分析等相关业务...团队在此基础上提出了S3Net[9],其通过训练模型划分出多个稀疏子网络来分别对不同语言进行建模,有效缓解了不同语言之间的相互干扰(Language Interference)问题,对大语料语言有明显的性能提升效果

    67930

    极简版抖音项目的实现 | 青营笔记

    极简版抖音项目的实现 | 青营笔记 这是我参与「第五届青营」伴学笔记创作活动的第 11 天 前言 本文大致介绍了本人及本人所在小组为第五届字节跳动青营后端专场大项目需求 —— 「实现一个极简版抖音...需求 本届后端青营大项目要求实现一个极简版抖音的后端服务,该后端服务通过 HTTP 协议向已被设计好的前端 App 传递数据,并通过 URL Query 获得请求参数。...该服务大致有如下类别的接口: 用户鉴权 用户基本信息 用户社交 视频投稿 视频视频互动 项目梗概 TokTik 项目基于 Go 开发,采用微服务架构,由网关(Gateway)服务接受 HTTP 请求...分工及版本控制 Toktik 项目使用 Git 作为版本控制工具,并通过 GitHub 托管代码。目前,本人在项目中负责“视频流”接口的实现。...Response Model(JSON): type ApifoxModel struct { NextTime *int64 `json:"next_time"` // 本次返回的视频

    1.4K10

    懂制造业的大模型来了:创新奇智发布AInno-15B,产品矩阵首亮相

    实际落地效果,直接现场演示 发布会现场,奇智孔明进行了一系列实际项目的演示。 首先是「ChatDoc」,它展示了大模型专业领域的文本生成能力。...我们可以像使用 ChatGPT 一样直接询问构建实平台的问题,从答案来看它是有行业 know how 的,但仍然不够专业。 给大模型上传一份制造实相关的数据文档,引擎可以自动进行处理。...工业环境,大模型还在扮演生产管理者的角色。...根据中国信通院《大规模训练模型和应用评估方法:模型应用》的标准符合性验证 39 个能力项测试,该模型有 31 项是满分。...国内 43 个工业大类,其业务已覆盖了 8 个,包括钢铁冶金、面板半导体、3C 高科技、工程建筑、汽车装备、能源电力、食品饮料、新材料和智造实

    31230

    人体行为识别人体姿态估计AI算法模型介绍及场景应用

    模型训练和参数调优:将数据输入到训练算法,通过迭代学习来不断优化算法模型的参数,以提高模型的性能和精度。...模型部署和应用:最后将训练好的模型部署到实际应用,实现对新数据的预测和推断,从而实现具体的业务需求。...AI智能分析网关V4属于高性能、低功耗的软硬一体AI边缘计算硬件设备,硬件内部署了近40种AI算法模型,支持对接入的视频图像进行人、车、物、行为等实时检测分析。...DeepLabCut:一个用于姿势估计和行为检测的开源工具包,可以用于研究动物行为学和人体运动分析等领域。...这些模型和工具提供了丰富的功能和灵活性,可以用于不同领域和应用场景的行为检测任务。

    33810

    有了神经网络,带汤姆实时追踪杰瑞

    By 超神经 场景描述:利用大量动物视频数据,对神经网络进行训练,复杂、动态环境下的动物行为观察,实现更好的动物与背景分割效果,从而更好地进行动物追踪。...后来,应用视频观察、无线电遥测等先进技术,田野和模拟自然条件的实验室,动物行为可以监控和定量化,将大量数据应用电子计算机处理,使行为学从属于数量准则。...2018 年美国哈佛大学的一个团队开发的开源工具 「DeepLabCut」可精准、快速追踪小动物行为 美国的杰克逊实验室团队,就通过分析大量动物视频数据,训练神经网络自动对动物视频进行分析、跟踪甚至预测...此外,他们还为行为和神经科学社区提供了标记接口、标记训练数据、调优超参数和训练网络。 研究,为了视频捕捉到的小鼠执行的丰富的移动动作,通常会将小鼠抽象为一个简单的点、质心或椭圆进行分析。...为解决该问题,他们实验中使用红外光源明暗不同条件下记录小鼠行踪,利用红外光束网格检测小鼠当前位置,并采集24小时视频,包括小鼠位于食物杯上或者角落的时间,最后对视频数据优化进行分析。

    66910

    谷歌AI视频再出王炸!全能通用视觉编码器VideoPrism,性能刷新30项SOTA

    值得一提的是,VideoPrism33项视频理解基准测试,刷新了30项SOTA。...训练数据是基础模型(FM)的基础,ViFM的理想训练数据,是世界上所有视频的代表性样本。 这个样本,大多数视频都没有描述内容的并行文本。...然而,如果在这样的文本,它就能提供有关视频空间的无价语义线索。 因此,谷歌的训练策略应主要关注视频模式,同时充分利用任何可用的视频文本对。...此外,VideoPrism与表4使用域内数据和额外模态(例如音频)训练的模型相当,甚至更好。这些零样本检索和分类任务的改进体现了VideoPrism强大的泛化能力。...值得注意的是,VideoPrismSSv2上的持续改进表明,数据管理和模型设计工作促进视频的运动理解方面的有效性。

    18910

    又一国产大模型来了,超对称联合复旦大学发布 120 亿参数语言模型 BBT-2, 已开源

    2022 年 5 月超对称技术公司发布了大语言模型 Big Bang Transformer【乾元】的第一版 BBT-1,10 亿参数训练语言模型,中文金融语料上训练而成。...近期,超对称公司再推出 BBT-2,120 亿参数的通用大语言模型,并在 BBT-2 的基础上出代码,金融,文生图等专业模型。...120 亿模型上训练的金融模型,用于解决金融领域任务 BBT-2-12B-Fig:文生图模型 BBT-2-12B-Science 科学论文模型 另外,通过与 UCloud 开源方面的合作,超对称还将...模型性能还有较大提升空间,开发者可在通用模型上继续训练或进行下游任务微调 BBT-2.5-13B-Text: 130 亿参数基础模型,GPT Decoder-Only 架构,未经指令微调,完成 2000 亿文...+ 英文 tokens 开源下载链接: 模型: 官网:https://bbt.ssymmetry.com/model.html Github:https://github.com/ssymmetry

    36810

    制造业「ChatGPT」来了,我们和「奇智孔明」聊了聊

    现场实时操作,我们与「奇智孔明」围绕智造实、工业软件两大主题展开对话,后者还小露了一手样本生成能力。 目前「奇智孔明」仍处于内测阶段。...与其一味追求模型的规模,创新奇智更愿意强调工业模型的领域性和私有化部署,模型的成功离不开大量专业数据和 know-how 的积累。...与此同时,制造业又是一个行业 Know-how 极强的领域,每个细分领域都有自己的知识,智能化过程,每个相似的环节都需要根据对行业know-how 重新设计。...我们创新奇智 2022 年财报也找到了答案。目前,公司制造业务板块聚焦于「钢铁冶金、面板半导体、3C 高科技、工程建筑、汽车装备、能源电力、食品饮料&新材料、智造实 」8 个细分领域。...我们逐步研发工业训练模型,徐辉表示,制造业和金融领域选择客户和场景,做联合应用落地探索,利用 AIGC 去做一些更落地、切实际的应用和企业服务。

    48610

    转型进入IT行业,0基础学习大数据开发需要什么基础?

    在学习编程过程,我们不必等到什么都完全明白了才去动手实践,只要明白了大概,就要敢于自己动手去体验。谁都有第一次。...毕竟,在学习的过程,编程会人很多人感到枯燥、感到不耐烦,而且,敲程序的时候,往往一个符号的错误就会让整个程序瘫痪,而你,有足够的耐心,足够的努力去坚持吗?...80%的时间都是浪费。 第二:测验+实项目,保障学习效率 在学习的过程,不仅是需要努力去向前学习,更需要不断的去复习。...但是,很多求学者复习的时候却往往找不到方向,而这,就需要定时的测验来帮助求学者去检验自己学习效果,当然,也能够为求学者提供复习的方向。...对于实项目的操作,并不只是让求学者提高实战能力,还是让求学者能够真实的实项目当中,找到自己的欠缺,以便自己及时的去复习,及时的去完善和提升自己。

    52600

    华南理工和微信提出UP-DETR:无监督训练检测器

    代码和训练模型已经开源: https://github.com/dddzg/up-detr 相信大家都有目共睹,无监督训练模型无论是nlp(BERT,GPT,XLNet)还是cv(MoCo,SimCLR...他们都通过一定的方式,从样本无监督的构造了一个"label",从而对模型进行训练,提高下游任务的表现。...所以,为了训练权衡这两个任务的偏好,我们固定了训练好的CNN权重,新增了一个叫patch feature reconstruction的分支。...解决了这俩问题,UP-DETR的训练过程如下图所示,除此之外,下游目标检测的微调是和DETR一模一样的: ?...实验,通过ImageNet上无监督训练,UP-DETRVOC和COCO上都取得了更快的收敛和更高的精度。

    1.3K30
    领券