annolid

拖拽标注视频，自动追踪动物并分析行为

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 音频音乐 🍴 复刻 11 🐛 待处理 7 👀 关注 6
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 59
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，本地部署，完全免费。

项目预览

annolid 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类音频音乐
开发团队healthonrails
GitHubhttps://github.com/healthonrails/annolid
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，本地部署，完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型3d-viewer,agents,ai-polygons,behavior,cutie,deep-learning,extracting-frames,flow,keypoint-detection,keypoints,multi-object-tracking,optical-flow,pose-estimation,segment-anything,segmentation,text-to-speech,video,vision,yolo
GitHub 星标★ 59
上线时间2020-08-24 00:00:00
代码更新2026-10-02
仓库体积316.8 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

annolid 是一个基于实例分割的多目标跟踪与行为分析工具包，主要面向动物行为研究领域。它解决了研究人员在视频分析中手动标注耗时、难以追踪个体和提取行为特征的问题。核心能力包括：利用深度学习模型（如 Cutie）进行视频帧的实例分割，实现多目标个体的稳定跟踪；提供关键点检测功能，可获取动物身体部位的位置信息；内置 AI 辅助多边形标注工具，简化标注流程；支持 3D 视角查看和帧提取，便于数据可视化与预处理。该项目用 Python 编写，集成多种现代计算机视觉技术，旨在为行为神经科学提供一站式的分析解决方案。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 59

核心亮点

  • 集成 Cutie 等先进分割模型，多目标跟踪准确度高
  • 提供关键点检测，支持细粒度行为分析
  • 内置 AI 辅助标注工具，大幅减少手动标注工作量

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖较多深度学习组件，环境配置门槛较高

适用场景

  • 动物行为学实验室的视频追踪与分析
  • 多目标个体（如小鼠、果蝇）的轨迹提取
  • 行为事件（如社交互动）的自动识别与统计

替代项目

DeepLabCut、SLEAP、idtracker.ai

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