shorturl.at/hMUbG Quantitative measurement of agonistic behaviors of intra- and interspecifics of Gryllus bimaculatus and Acheta domesticus by using #DeepLabCut

On behavior of "non-behaving" creatures with @mchlab . @DeepLabCut uib.no/en/michaelsarscentre/…

マーカーレス動作解析に関する重要論文を印刷して持っておくことにしました😃 MediaPipe、OpenPose、DeepLabCut、HRNet、PoseNet系などは、単なるAI技術の話ではなく、今進めている「やり投げ動画解析サービス」の根幹に直結する領域✨ プロダクト開発はコードを書く前に、まず「何を測るべきか」「どこまで信頼できるか」を見極めるところから🙋‍♂️

This sounds reasonable. You can set up some good penalizing metrics for that type of classification. Best of luck.

This is a very basic thing he’s done neuroscientist undergrads do this all day and get same or better results w deeplabcut… the work he’s putting out in these videos is mediocre anyways compared to open models out there. Have seen nothing impressive whatsoever on his page.

今後の作業工程 ① 募集時の歩様動画を大量に集める ② DeepLabCutで自動定点打ち ③ DLCが打った定点を手動で修正する ④ 修正した定点を使ってDLCを再教育する ⑤ ①〜④を繰り返して定点がブレないようにする ⑥ 各馬の定点の動きと成績、距離適性等を比較して関連を見つける。 日本で研究する利点はプロが撮影した高品質の歩様動画が大量に存在し、かつ非常に取得しやすい形（target）で成績データが残っている点です。 シルク募集までの土日を捧げます。

Exactly. This is my first time using DeepLabCut, so I’m still not very familiar with how to train the model properly. When I look at your DLC results, the keypoints seem to be much more stable and show very little jitter. Am I correct in understanding that, in order to create a DLC model with such stable keypoints, I need to manually correct the mislabeled points one by one and then retrain the model?

You’ve not trained that @DeepLabCut model well enough.

ちなみに馬体の検知はDeepLabCutというソフトを使っています。 おそらくJRAのAIパドック プロジェクトも同じソフト使ってます。後肢の検知の仕方とかあちらは少し手を加えていそうですが、アレンジは流石に来年ですね。 シルク募集に研究が間に合うといいな～ jra-van.jp/lp/paddock/

オープンソースのマーカレスモーキャプを使って研究されている方いますか？（できればOpenCap以外の方法） 自分はPose2SimとDeepLabCutを少し触った程度です。情報交換できたら嬉しいです！

動物の行動解析もAI活用の時代に！ 知識ゼロでも始められて、誰でも客観的で定量的なデータが得られます😀 ☑️カメラや飼育環境のセットアップ ☑️DeepLabCutやYOLO，その他ツールの使い方 ☑️マウス・ラットの解析はもちろん，サルや魚，ハエ，線虫まで が詰まった日本初の動物行動解析の実践書🧐 発展として高精度な解析を自分で実装する方法や，委託解析もご紹介します📗 💻購入者特典として、プログラムコードがダウンロードできます yodosha.co.jp/jikkenigaku/bo…

ファイナリスト紹介④ 國谷理久さん、西野大翔さん 研究テーマ 深層学習を用いたマーカーレス姿勢追跡ツールDeepLabCutによるミツバチの栄養交換を誘発する触角ムーブメントの解析

動物の「行動解析」で困っている研究者の方へ🐁 専門知識がなくても使用できる点が人気のツール"DeepLabCut"の使い方の解説記事をご紹介します💡 ぜひご活用ください↓ yodosha.co.jp/jikkenigaku/ar… ※本記事が掲載されている単行本『知識ゼロから始める　AIによる動物行動解析』につきましては、他のすべての記事も1記事ごとにご購入いただけます。

学生の研究でネコの骨格推定をやりたくて、MediaPipe Poseのネコ版みたいなやつがあるかなあと探したらDeepLabCutが見つかった。へー、面白い。（トップにマウスとハチの動画が出てくるので苦手な方は注意） DeepLabCut — The Mathis Lab of Adaptive Intelligence mackenziemathislab.org/deepl…

📢本日より「スマホで読める実験医学」に、話題の一冊『知識ゼロから始める　AIによる動物行動解析』が登場。 📱読みたい章だけをブラウザでご購読いただけるようになりました！ 「まずは気になるテーマから読みたい」という方にもおすすめです。 ☑️DeepLabCutの使い方 yodosha.co.jp/jikkenigaku/ar… ☑️YOLOを使った水槽内の魚類の検出 yodosha.co.jp/jikkenigaku/ar… ☑️ゼブラフィッシュ実験のAI品質管理システム yodosha.co.jp/jikkenigaku/ar… …などなど、その他、気になるテーマの目次をクリックしてご覧ください！ yodosha.co.jp/es/97847581228…

Côté IA : J'utilise DeepLabCut avec un modèle léger (MobileNetV2). 🧠 Il a été entraîné sur un dataset d'une dizaine de vidéos de différents lifts pour tracker le centre de la barre et les bords des disques.

Curieux de savoir comment ça fonctionne ? (Python, DeepLabCut, Physique...) 💻 Toutes les explications techniques et le code source sont disponibles dans le thread suivant et sur mon Github ! github.com/LeFaillerFrancois… 👇

10/14 We then push to a naturalistic latents task: a @DeepLabCut -style pose network (24D latents = 12 marker x/y). Across layers: dimension ↑, correlation ↓ (tradeoff), SSF/SNF ↑, and multitask error drops our prediction explains almost all variance in error (R²≈0.988).