יישום למידה עמוקה ללכוד תנועה עם DeepLabCut

Anonim

צוות של חוקרים המזוהים עם כמה מוסדות בגרמניה ובארה"ב פיתח אלגוריתם למידה עמוק, שניתן להשתמש בו ללכידת תנועה של בעלי חיים מכל סוג שהוא. במאמרם שפורסם בכתב העת Nature Neuroscience, הקבוצה מתארת ​​את כלי המעקב שלהם בשם DeepLabCut, כיצד הוא פועל וכיצד להשתמש בו. קונלין ווי ו קונרד Kording עם אוניברסיטת פקין ואוניברסיטת פנסילבניה בהתאמה מציעים חדשות & פיסת פיסת על העבודה שנעשתה על ידי הקבוצה באותו סוגיית היומן.

כפי שמציינים וי וקורדינג, מדענים ניסו ליישם תנועה על בני אדם ובעלי חיים במשך יותר ממאה שנים - הרעיון הוא לתפוס את המורכבויות של כל התנועות הזעירות שמרכיבות יחדיו תנועה גדולה יותר, בולטת יותר, צעד ריקוד אחד. היכולת לעקוב אחר תנועות כאלה בבעלי חיים מציעה כמה רמזים לגבי הביומכניקה שלהם ואיך המוח שלהם עובד. היכולת לעשות זאת עם בני אדם יכולה לסייע במאמצי הפיזיותרפיה או בשיפור בביצועי הספורט. התהליך הנוכחי כולל הקלטת וידאו הנושא וביצוע תהליך מייגע של תיוג תמונות מסגרת לפי מסגרת. במאמץ חדש זה, החוקרים פיתחו טכניקת אוטומציה של המחשב כדי לבצע את התהליך, מה שהופך אותו הרבה יותר מהר וקל יותר.

כדי ליצור DeepLabCut, הקבוצה מאומן רשת עצבית באמצעות מידע ממסד נתונים בשם Imagenet המכיל מספר עצום של תמונות מטא נתונים הקשורים. לאחר מכן הם פיתחו אלגוריתם אשר אופטימיזציה הערכות של תנוחות. היצירה השלישית היתה התוכנה המפעילה את האלגוריתם, מקיימת אינטראקציה עם המשתמשים ומציעה פלט של תוצאות. התוצאה היא כלי שניתן להשתמש בו כדי לבצע תנועה ללכוד על בני אדם כמעט כל יצור אחר. כל משתמש צריך לעשות הוא להעלות דוגמאות של מה שהם אחרי, למשל, תמונות של סנאי, עם חלקים העיקריים שלו שכותרתו כמה קטעי וידאו מדגים איך זה נע בכלל. ואז המשתמש מעלה וידאו של נושא עושה פעילות של עניין - למשל, סנאי לפצח אגוז. התוכנה עושה את השאר, לייצר תנועה ללכוד את הפעילות.

הצוות הפך את הכלי החדש נגיש לכל מי שרוצה להשתמש בו לכל מטרה שהם בוחרים. ווי ו Kording מציע הכלי יכול לחולל מהפכה תנועה, מה שהופך אותו זמין בקלות לאנשי מקצוע טירונים כאחד.

menu
menu