根據英國《自然·神經科學》雜誌21日在線發表的一項研究，美國哈佛大學團隊運用一種新型深度學習算法，成功追蹤動物運動及行為，其準確度可達到人工水平，而且無需采用追蹤標記物或進行費時的手動分析。專家認為，這一成果打開了海量的數據來源之門。
準確追蹤行為發生期間的身體運動部位是運動科學的一項重要內容。但是，如果采用視頻記錄方式來追蹤運動，研究人員要麽需要費時費力地標記每一幀，要麽需要在研究對象身體的預定點上放置標記物。而標記物可能幹擾研究目標的行為，而且一般隻適合有限類型的運動。
此次，哈佛大學科學家團隊利用機器學習開發了一款開源運動追蹤工具，名為“DeepLabCut”，它不受以上限製。研究團隊先采用一個大型目標識別圖像數據庫對“DeepLabCut”進行了預訓練。之後，“DeepLabCut”隻需要接受小規模的人類標記圖像（約200張）訓練，即可完成一項新的追蹤任務，從而方便神經科學家研究動物行為。
研究人員演示了這種算法，其可以在無需標記物的情況下，追蹤小鼠和蒼蠅在各種行為期間的任意身體部位運動，而且準確度可達到人工水平。“DeepLabCut”可以追蹤精細的動作，如果蠅產卵、伸吻，以及小鼠伸爪時每一個指的軌跡。
在相應的新聞與觀點文章中，中國北京大學魏坤琳與美國賓夕法尼亞大學康拉德·考丁表示，“DeepLabCut”在理論上適用於任何視頻，從而為運動科學打開了巨大的數據來源之門。他們預計，未來“運動捕捉將從實驗室內的一項艱難而又耗資不菲的任務，變成一項每個人在日常生活中就能完成的小事情”。
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