Uporaba globokega učenja za gibanje s DeepLabCut

J. Krishnamurti - Brockwood Park 1976 - Discussion 7 - Life is sacred (Junij 2019).

Anonim

Skupina raziskovalcev, povezanih z več institucijami v Nemčiji in ZDA, je razvila globok učni algoritem, ki se lahko uporablja za gibanje zajemanja živali kakršne koli vrste. V svojem članku, objavljenem v reviji Nature Neuroscience, skupina opisuje njihovo orodje za sledenje, ki se imenuje DeepLabCut, kako deluje in kako ga uporabiti. Kunlin Wei in Konrad Kording z Univerze v Pekingu in Univerzi v Pennsylvaniji ponujata članek Novice in pogledi o delu, ki ga je skupina opravila v isti reviji.

Kot opozarja Wei in Kording, znanstveniki že več kot stoletje poskušajo uporabiti gibanje za ljudi in živali, ideja pa je, da zajame tanke dele vseh drobnih gibov, ki skupaj predstavljajo večje, opaznejše gibanje, kot je npr. korak za en ples. Biti sposoben spremljati takšna gibanja pri živalih ponuja nekaj namigov glede svoje biomehanike in kako delujejo njihovi možgani. To lahko storite pri ljudeh, lahko pomagate pri fizioterapevtskih prizadevanjih ali izboljšavah pri športnih performansih. Trenutni proces vključuje snemanje videoposnetka subjekta in izvajanje težkega procesa označevanja okvirja slik po okvirju. V tem novem naporu so raziskovalci razvili tehniko računalniške avtomatizacije za izvedbo procesa, kar je naredilo veliko hitreje in lažje.

Če želite ustvariti DeepLabCut, je skupina usposabljala nevronsko omrežje z uporabo podatkov iz zbirke podatkov Imagenet, ki vsebuje veliko število slik in pripadajočih metapodatkov. Nato so razvili algoritem, ki optimizira ocene poz. Tretji del je bila programska oprema, ki upravlja algoritem, sodeluje z uporabniki in ponuja rezultate rezultatov. Rezultat je orodje, ki se lahko uporablja za izvajanje zajetja gibanja na ljudeh in skoraj vsakem drugem bitju. Vse uporabnik mora storiti, je naložiti vzorce tistega, kar so potem, na primer slike veverice, s svojimi glavnimi deli označeni in nekateri videi, ki kažejo, kako se premika na splošno. Potem uporabnik prenese videoposnetek subjekta, ki opravlja dejavnost, ki je zanimiva - pravijo, da veverica odpira matico. Programska oprema naredi ostalo, kar ustvarja gibanje dejavnosti.

Ekipa je omogočila, da je novo orodje prosto dostopno vsem, ki ga želijo uporabiti za kateri koli namen, ki ga izberejo. Wei in Kording predlagata, da bi orodje lahko revolucionarno ujelo gibanje, tako da je enostavno na voljo tako strokovnjakom kot novincem.

menu
menu