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【2h】

TRex a fast multi-animal tracking system with markerless identification and 2D estimation of posture and visual fields

机译：TREX一种快速的多动物跟踪系统具有无标识识别以及姿势和视野的2D估计

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Automated visual tracking of animals is rapidly becoming an indispensable tool for the study of behavior. It offers a quantitative methodology by which organisms’ sensing and decision-making can be studied in a wide range of ecological contexts. Despite this, existing solutions tend to be challenging to deploy in practice, especially when considering long and/or high-resolution video-streams. Here, we present TRex, a fast and easy-to-use solution for tracking a large number of individuals simultaneously using background-subtraction with real-time (60 Hz) tracking performance for up to approximately 256 individuals and estimates 2D visual-fields, outlines, and head/rear of bilateral animals, both in open and closed-loop contexts. Additionally, TRex offers highly accurate, deep-learning-based visual identification of up to approximately 100 unmarked individuals, where it is between 2.5 and 46.7 times faster, and requires 2–10 times less memory, than comparable software (with relative performance increasing for more organisms/longer videos) and provides interactive data-exploration within an intuitive, platform-independent graphical user-interface.
机译：自动视觉跟踪动物正在快速成为行为研究的不可或缺的工具。它提供了可以在广泛的生态背景下研究生物体的感知和决策的定量方法。尽管如此，现有解决方案往往挑战在实践中部署，特别是在考虑长期和/或高分辨率视频流时。在这里，我们呈现TREX，一种快速且易于使用的解决方案，用于使用实时（60 Hz）跟踪性能以及高达约256个个体的背景减法和估计2D视觉场的大量单独的解决方案。在开放和闭环上下文中的双侧动物的轮廓和头部/后部。此外，TREX提供高度准确，基于深度学习的视觉识别，高达100个未标记的个体，在那里速度快2.5％和46.7倍，内存比可比较软件更少2-10倍（相对性能增加更多有机体/更长的视频）并在无关的平台的图形用户界面内提供交互式数据探索。

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