DeepLabCut / DeepLabCut/DeepLabCut-live-GUI
Have multiple parallel processors - or inference on multiple cameras
Personne n'a encore pris cette issue.
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 72
- Forks
- 28
- Merge moyen
- 1 j 10 h
- PR mergées (30 j)
- 2
Description
Currently the system is designed to have a single processor that works on a single camera stream.
It would be useful to have multiple processors running in parallel. Or as a step towards that: have the ability to run inference on multiple cameras.
Guide de contribution
Aucun guide de contribution indexé pour ce dépôt
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
Piste de recherche
L’issue ne mentionne aucun fichier, test ni point d’entrée. Commencez par suivre la manière dont la GUI connecte un processeur à un flux de caméra et la manière dont l’inférence est planifiée. Définissez le comportement attendu pour plusieurs processeurs et plusieurs caméras avant l’implémentation, notamment ce à quoi devrait ressembler un traitement parallèle réussi.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Évaluation
- Stack technique
- python
- Domaine
- desktop, machine-learning
- Type d'issue
- Fonctionnalité
- Difficulté
- 5/5
- Temps estimé
- Plus d'une semaine
- Activité
- Calme
- Clarté
- À clarifier
- Accessibilité débutants
- 25/100