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Enregistrement W4387389163 · doi:10.1242/jeb.245853

A hull reconstruction–reprojection method for pose estimation of free-flying fruit flies

2023· article· en· W4387389163 sur OpenAlexfundno aff
Roni Maya, Noam Lerner, Omri Ben-Dov, Arion Pons, Tsevi Beatus

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomimetic flight and propulsion mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringAzrieli FoundationIsrael Science FoundationHebrew University of Jerusalem
Mots-clésKinematicsComputer visionComputer scienceArtificial intelligenceWingVisual hullHullPhotogrammetryEngineeringIterative reconstructionAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the mechanisms of insect flight requires high-quality data of free-flight kinematics, e.g. for comparative studies or genetic screens. Although recent improvements in high-speed videography allow us to acquire large amounts of free-flight data, a significant bottleneck is automatically extracting accurate body and wing kinematics. Here, we present an experimental system and a hull reconstruction-reprojection algorithm for measuring the flight kinematics of fruit flies. The experimental system can automatically record hundreds of flight events per day. Our algorithm resolves a significant portion of the occlusions in this system by a reconstruction-reprojection scheme that integrates information from all cameras. Wing and body kinematics, including wing deformation, are then extracted from the hulls of the wing boundaries and body. This model-free method is fully automatic, accurate and open source, and can be readily adjusted for different camera configurations or insect species.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,297

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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