根据《自然 神经科学》杂志2018年8月21日在线发表的一项研究，美国哈佛大学团队运用一种新型深度学习算法，成功追踪动物运动及行为，其准确度可达到人工水平，而且无需采用追踪标记物或进行费时的手动分析。 

　　此次，哈佛大学科学家团队利用机器学习开发了一款不受以上限制、名为“DeepLabCut”的开源运动追踪工具。研究团队先采用一个大型目标识别图像数据库对“DeepLabCut”进行了预训练。之后，“DeepLabCut”只需要接受小规模的人类标记图像（约200张）训练，即可完成一项新的追踪任务，从而方便神经科学家研究动物行为。 

　　来源：《科技日报》