Real-Time Selective Markerless Tracking of Forepaws of Head Fixed Mice Using Deep Neural Networks
نویسندگان
چکیده
منابع مشابه
Towards Real-Time Detection and Tracking of Basketball Players using Deep Neural Networks
Online multi-player detection and tracking in broadcast basketball videos are significant challenging tasks. In this environments, the target distributions are highly non-linear, and the varying number of objects creates complex interactions with overlap and ambiguities. In this paper, we present a real-time multi-person detection and tracking framework that is able to perform detection and tra...
متن کاملClosed-loop Servoing using Real-time Markerless Arm Tracking
We present a simple, efficient method of realtime articulated arm pose estimation using stochastic gradient descent to correct unmodeled errors in the robot’s kinematics with point cloud data from commercial depth sensors. We show that our method is robust to error in both the robot’s joint encoders and in the extrinsic calibration of the sensor; and that it is both fast and accurate enough to ...
متن کاملReal-Time Mobile Augmented Reality Using Markerless Subject Tracking
A real-time markerless subject tracking system for projecting 2D imagery into an augmented reality space is proposed using shape and color features to accomplish high computational efficiency and robust detection. The system is implemented on Android devices and is able to run consistently at a speed of around 30FPS. Results suggest that the algorithm is reasonably robust to variation in viewin...
متن کاملReal-time markerless tracking of objects on mobile devices Bachelorarbeit
Erklärung Ich versichere, dass ich die vorliegende Arbeit selbstständig verfasst und keine anderen als die angegebenen Quellen und Hilfsmittel benutzt habe. Mit der Einstellung dieser Arbeit in die Bibliothek bin ich einverstanden. Der Veröffentlichung dieser Arbeit im Internet stimme ich zu. The processing power of mobile devices has increased exceedingly during the past few years. Additionall...
متن کاملrodbar dam slope stability analysis using neural networks
در این تحقیق شبکه عصبی مصنوعی برای پیش بینی مقادیر ضریب اطمینان و فاکتور ایمنی بحرانی سدهای خاکی ناهمگن ضمن در نظر گرفتن تاثیر نیروی اینرسی زلزله ارائه شده است. ورودی های مدل شامل ارتفاع سد و زاویه شیب بالا دست، ضریب زلزله، ارتفاع آب، پارامترهای مقاومتی هسته و پوسته و خروجی های آن شامل ضریب اطمینان می شود. مهمترین پارامتر مورد نظر در تحلیل پایداری شیب، بدست آوردن فاکتور ایمنی است. در این تحقیق ...
ذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: eneuro
سال: 2020
ISSN: 2373-2822
DOI: 10.1523/eneuro.0096-20.2020