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B-SOID:DeepLabCut中的开放字段或B-SOID(“ B端”)的行为细分是将非监督模式识别与监督分类配对以实现对用户...
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2021-05-23
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为什么选择B-SOiD(“ B边”)? 1,2,3 , 4和 5彻底改变了行为科学家分析数据的方式。 这些算法利用计算机视觉和深度学习的最新进展来自动估计3D姿势。 解释动物的位置可能有助于研究行为。 但是,它不包括自然主义行为的整个动态范围。 B-SOiD使用独特的流水线来识别行为,在这种流水线中,无监督学习符合监督分类。 无监督的行为分割依赖于非线性降维6,7,9,10 ,而有监督的分类是标准的scikit-learn 8 。 顾名思义,DeepLabCut中的开放字段或B-SOiD(“ B边”)的行为分段首先被设计为管道,使用DeepLabCut中的姿态估计文件作为输入。 现在,它已扩展为可以处理DeepLabCut(.h5,.csv),SLEAP(.h5)和OpenPose(.json)文件。 安装 步骤1:安装 步骤2:使用anaconda提示克隆B-SOID存储库 G
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B-SOID:DeepLabCut中的开放字段或B-SOID(“ B端”)的行为细分是将非监督模式识别与监督分类配对以实现对用户未预定义行为的快速预测的管道 (293个子文件)
RunLength.c 16KB
checkpoint 1KB
style.css 328B
raw_clip2DLC_resnet50_OpenFieldHighResApr8shuffle1_1030000.csv 2.29MB
raw_clip1DLC_resnet50_OpenFieldHighResApr8shuffle1_1030000.csv 2.28MB
learning_stats.csv 23KB
snapshot-1030000.data-00000-of-00001 91.14MB
2x2grid.gif 23.59MB
bsoid_exercise.gif 22.46MB
bsoidv1p2_mouse15sec.gif 22MB
bsoid_mouse_openfield1.gif 21.79MB
bsoid_mouse_openfield2.gif 19.2MB
py3_step5.gif 15.48MB
py3_step4.gif 12.98MB
py3_step6.gif 12.53MB
py3_step2.gif 10.78MB
bsoidv1_OCDmouse15sec.gif 10.03MB
py3_step3.gif 9.46MB
py3_step1.gif 7.55MB
body_groom_hstacked.gif 5.4MB
3DActionSpaceGrps1.gif 5.2MB
inactive_hstacked.gif 1.14MB
locomote_hstacked.gif 1.11MB
head_groom_hstacked.gif 1.02MB
rear_plus_hstacked.gif 780KB
itch_hstacked.gif 729KB
rear_minus_hstacked.gif 684KB
face_groom_hstacked.gif 553KB
orient_L_hstacked.gif 534KB
investigate_hstacked.gif 463KB
orient_R_hstacked.gif 332KB
.gitattributes 107B
.gitignore 176B
raw_clip1DLC_resnet50_OpenFieldHighResApr8shuffle1_1030000.h5 1.08MB
raw_clip2DLC_resnet50_OpenFieldHighResApr8shuffle1_1030000.h5 1.08MB
events.out.tfevents.1572035884.HsuAI 88.53MB
B-SOID.iml 485B
bsoid_figs.iml 284B
RunLength.inc 5KB
snapshot-1030000.index 11KB
bsoid_master.ipynb 7.28MB
bsoid_v1_2_1.ipynb 728KB
LICENSE 34KB
uTest_RunLength.m 16KB
InstallMex.m 11KB
bsoid_mt.m 9KB
bsoid_assign.m 9KB
getkin.m 9KB
histfeats.m 8KB
RunLength_M.m 6KB
bsoid_svm.m 5KB
em_gmm.m 4KB
bsoid_master_v1p2.m 4KB
action_gif2.m 3KB
RunLength.m 3KB
bsoid_mdl2.m 3KB
analysis_main.m 2KB
bsoid_fsml.m 2KB
adp_filt.m 2KB
plot_tmat.m 2KB
kin_analysis.m 998B
README.md 16KB
README.md 6KB
bsoid_master.md 6KB
python3_tutorial.md 5KB
bsoid_umap_tutorial.md 4KB
bsoid_gmm.md 3KB
matlab_tutorial.md 3KB
dlc_preprocess.md 3KB
bsoid_mt.md 2KB
bsoid_svm.md 2KB
bsoid_mdl.md 2KB
README.md 2KB
bsoid_app_init.md 886B
snapshot-1030000.meta 2.01MB
raw_clip1DLC_resnet50_OpenFieldHighResApr8shuffle1_1030000_labeled.mp4 58.57MB
raw_clip2DLC_resnet50_OpenFieldHighResApr8shuffle1_1030000_labeled.mp4 49.73MB
raw_clip1.mp4 13.04MB
raw_clip2.mp4 9.9MB
bsoid_py_tutorial_v2.mp4 3.45MB
ClusteredBehavior_aligned.mp4 3.27MB
body_groom_hstacked.mp4 1.03MB
locomote_hstacked.mp4 204KB
inactive_hstacked.mp4 202KB
head_groom_hstacked.mp4 201KB
rear_plus_hstacked.mp4 146KB
itch_hstacked.mp4 141KB
rear_minus_hstacked.mp4 138KB
face_groom_hstacked.mp4 120KB
orient_L_hstacked.mp4 109KB
investigate_hstacked.mp4 101KB
orient_R_hstacked.mp4 70KB
raw_clip2DLC_resnet50_OpenFieldHighResApr8shuffle1_1030000includingmetadata.pickle 2KB
raw_clip1DLC_resnet50_OpenFieldHighResApr8shuffle1_1030000includingmetadata.pickle 2KB
BSOID.png 441KB
['distance between points_', 3, 5]_histogram.png 435KB
['distance between points_', 2, 4]_histogram.png 421KB
['distance between points_', 3, 4]_histogram.png 418KB
['distance between points_', 2, 5]_histogram.png 412KB
['distance between points_', 4, 5]_histogram.png 408KB
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绘画窝
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