Fast animal pose estimation using deep neural networks

Fast animal pose estimation using deep neural networks | nature method (2019)

Talmo D. Pereira, Diego E. Aldarondo, Lindsay Willmore, Mikhail Kislin, Samuel S.-H. Wang, Mala Murthy & Joshua W. Shaevitz

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動物の行動を定量化するにあたって、映像から動物の動きを抽出するシステムは有用

例えば、DeepLabCutは大規模なResidual Neural Networks: ResNetを転移学習(transfer learning)させることで、興味のあるの動物の行動を追跡することを可能にしている

本誌では、このような事前な大規模ネットワークを必要としない方法で、これを達成する手法を紹介する

LEAP estimate animal pose: LEAPでは簡潔なCNNを用いて、指定した部位のconfidence mapを出力する

Naa_tsure.icon実際にDeepLabCutとどっちがいいかは記録方法や対象の行動による

Naa_tsure.iconただ、DeepLabCutの方が知名度があるというマーケティングなアレがあったりなかったり

Naa_tsure.icon細かい話は、文章でまとめるより、以下の解説を見た方がわかりやすい

https://www.youtube.com/watch?v=zwCf1pGnBUw

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