动物行为估计

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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原文链接: 动物行为估计 https://www.mcbbbk.com/newsview292763.html

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