Method Article

تنفيذ خطوة بخطوة من السلوك العميق ، أدوات التعلم العميق لتحليل السلوك الآلي

DOI:

10.3791/60763

⸱

February 6th, 2020

 , 
1Department of Neurology, David Geffen School of Medicine, University of California, Los Angeles

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

الغرض من هذا البروتوكول هو الاستفادة من الشبكات العصبية الملتوية المبنية مسبقًا لأتمتة تتبع السلوك وإجراء تحليل سلوكي مفصل. يمكن تطبيق تتبع السلوك على أي بيانات فيديو أو تسلسلات من الصور وقابلة للتعميم لتتبع أي كائن معرف من قبل المستخدم.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

فهم السلوك هو الخطوة الأولى لفهم الآليات العصبية في الدماغ حقا أن الدافع لها. غالبًا ما لا تلتقط طرق التحليل السلوكي التقليدية الثراء المتأصل في السلوك الطبيعي. هنا ، نقدم تعليمات مفصلة خطوة بخطوة مع تصورات منهجيتنا الأخيرة ، DeepBehavior. يستخدم صندوق أدوات DeepBehavior أطر التعلم العميق المبنية بشبكات عصبية ملتوية لمعالجة مقاطع الفيديو السلوكية وتحليلها بسرعة. يوضح هذا البروتوكول ثلاثة أطر مختلفة للكشف عن جسم واحد ، والكشف عن الكائنات المتعددة ، وثلاثي الأبعاد (3D) الإنسان المشترك تشكل تتبع. ترجع هذه الأطر إحداثيات الديكارتية للكائن موضع الاهتمام لكل إطار من فيديو السلوك. البيانات التي تم جمعها من صندوق أدوات DeepBehavior تحتوي على تفاصيل أكثر بكثير من أساليب تحليل السلوك التقليدية وتوفر رؤى مفصلة لديناميكيات السلوك. يحدد DeepBehavior مهام السلوك بطريقة قوية وتلقائية ودقيقة. بعد تحديد السلوك ، يتم توفير رمز ما بعد المعالجة لاستخراج المعلومات والمرئيات من مقاطع الفيديو السلوكية.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

تحليل مفصل للسلوك هو المفتاح لفهم الدماغ والعلاقات السلوكية. كانت هناك العديد من التقدم المثير في منهجيات تسجيل ومعالجة مجموعات الخلايا العصبية ذات الدقة الزمنية العالية ، ومع ذلك ، لم تتطور أساليب تحليل السلوك بنفس المعدل وتقتصر على القياسات غير المباشرة والنهج الاختزالي1. في الآونة الأخيرة ، تم تطوير أساليب التعلم العميق القائم على إجراء تحليل سلوكي آلي ومفصل2،3،4،5. يوفر هذا البروتوكول دليل تنفيذ خطوة بخطوة لأدوات DeepBehavior.

غالبًا ما تتضمن أساليب التحليل السلوكي التقليدية وضع علامات ....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. GPU والإعداد بيثون

  1. برامج GPU
    عندما يتم إعداد الكمبيوتر لأول مرة لتطبيقات التعلم العميق ، يجب تثبيت البرامج وبرامج التشغيل المناسبة لوحدة معالجة الرسومات والتي يمكن العثور عليها على موقع GPU المعني. (انظر جدول المواد الخاصة بتلك المستخدمة في هذه الدراسة).
  2. بيثون 2.7 التثبيت
    افتح موجه سطر الأوامر على جهازك.
    سطر الأوامر: سودو apt-الحصول على تثبيت بيثون-بيب بيثون-ديف-فيرفيرينف

2. TENSORBOX

  1. إعداد مربع الشد
    1. إنشاء بيئة افتراضية لـ Tensorbox
      سطر الأوامر: مؤتمر نزع السلاح ~
      سطر ....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

عند اتباع البروتوكول، يجب أن تكون البيانات الخاصة بكل بنية شبكة اتصال مشابهة لما يلي. بالنسبة إلى TensorBox، فإنه يخرج مربع محيط حول الكائن موضع الاهتمام. في مثالنا ، استخدمنا مقاطع فيديو من بيليه الطعام الذي يصل إلى المهمة ، وقمنا بوصف الكفوف اليمنى لتتبع حركتهم. كما رأينا في الشكل 1، يمكن الكشف عن مخلب الحق في مواقف مختلفة في كل من العرض الأمامي وكاميرات العرض الجانبي. بعد المعالجة اللاحقة مع معايرة الكاميرا ، يمكن الحصول على مسارات 3D للوصول

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

هنا ، نقدم دليلخطوة بخطوة لتنفيذ DeepBehavior ، لدينا مؤخرا وضعت التعلم العميق القائم على أدوات لتحليل بيانات التصوير السلوك الحيواني والبشري2. نحن نقدم تفسيرات مفصلة لكل خطوة لتركيب الأطر لكل بنية شبكة ، وتوفير وصلات لتركيب متطلبات المصدر المفتوح لتكون قادرة على تشغيل هذه الأطر. نحن نوضح كيفية تثبيتها ، وكيفية إنشاء بيانات التدريب ، وكيفية تدريب الشبكة ، وكيفية معالجة ملفات الفيديو الجديدة على الشبكة المدربة. كما نقدم رمز ما بعد المعالجة لاستخراج المعلومات الأساسية اللازمة لمزيد من التحليل.

<.......

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

وليس لدى صاحبي البلاغ ما يكشفان عنه.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

نود أن نشكر بينغ بينغ تشاو وبيمان غولشاني لتوفير البيانات الخام لاختبارات التفاعل الاجتماعي اثنين من الماوس المستخدمة في الورقة الأصلية2. تم دعم هذه الدراسة من قبل المعاهد القومية للصحة NS109315 ومنح NVIDIA GPU (AA).

....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
CUDA v8.0.61NVIDIAn / aGPU Software
MATLAB R2016bMathworksn / aMatlab
Python 2.7Pythonn / aPython
Version Quadro P6000NVIDIAn / aGPU Processor
Ubuntu v16.04Ubuntun / a

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Krakauer, J. W., Ghazanfar, A. A., Gomez-Marin, A., MacIver, M. A., Poeppel, D. Neuroscience Needs Behavior: Correcting a Reductionist Bias. Neuron. 93 (3), 480-490 (2017).
  2. Arac, A., Zhao, P., Dobkin, B. H., Carmichael, S. T., Golshani, P. DeepBehavio....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

DeepBehavior ToolboxDeep Learning ToolboxConvolutional Neural NetworksSingle Object DetectionMultiple Object DetectionHuman Pose TrackingTensor Box SetupYOLOv3 InstallationOpenPose ProcessingMATLAB Post Processing

Related Articles