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DeepLabCut:少量学習データで動物の身体部位をマーカーなし高精度トラッキング

ハーバード大とテュービンゲン大が、マーカー不要の姿勢推定ツール「DeepLabCut」を開発。転移学習(ImageNet事前学習モデル活用)で、約200フレームのラベル付けのみで人間級精度を達成。身体モデル・時間データ・スティック図不要で、多様種・行動に即展開可能です。

4段階ワークフロー

  1. 動画から複数フレーム抽出・ラベル付け
  2. ラベルから学習データ生成
  3. 必要特徴セットでニューラルネット訓練
  4. 未ラベルデータから特徴位置抽出

実績と応用

マウス耳・鼻・尾根、ショウジョウバエ3D室内複数部位、馬等で実証。NVIDIA Titan Xp/GTX 1080 Tiで682×540@30fps処理可能。リアルタイム姿勢フィードバック、適応的クロッピング・アーキテクチャ調整で高速化対応。生物力学解明、脳機能理解、リハビリ・スポーツ科学への応用が期待されます。

参考文献: arXiv:1804.03142 | GitHub

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