动物行为估计
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时间:2024-09-30 13:17
文章目录 1基于骨架的行为识别 1.1 动物姿态估计 1.1.1 labelme 绘制样本 1.1.2 数据集准备 1.1.3 模型训练(训练自己的数据集) 1.1.4 模型推理 1.2 动物行为识别(ST-GCN) 1.2.1 数据准备 1.2.2 利用姿态估计模型获取时序骨架列表 1.2.3 模型训练(训练自己的数据集) 1.2.4 模型推理 1.3 动物行为识别(xgboost) 1.3.1 训练自己的模型 1.3.2 模型推理 1.4 动物行为识别(LSTM) 1.4.1 准备N张连续帧的图片作为一组动作 1.4.2 利用姿态估计模型获取图片中的骨架 1.4.3 模型训练 1.5 基于手工设计特征的动物行为识别(LSTM) 2 基于目标检测的局部图片序列行为分类 2.1 利用yolov5生成局部图片序列 2.1.1 训练自己的模型 2.1.2 模型推理 2.2 利用视频分类模型进行动作分类 2.2.1 训练自己的模型 2.2.2 模型推理
1基于骨架的行为识别
1.1 动物姿态估计
本节主要利用当前流行的姿态估计模型,对图片中的动物进行实时的骨架提取。
1.1.1 labelme 绘制样本参考这篇博文,基于Labelme的动物骨架绘制
1.1.2 数据集准备为了加快数据读取的效率,将json写入PKL文件
prepare_train_labels.py
import json import os import matplotlib123
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网址: 动物行为估计 https://www.mcbbbk.com/newsview292763.html
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