Работа с проектами на GitHub может быть немного сложной, если вы ранее не имели такого опыта, но я постараюсь помочь вам разобраться с проектом, который вы нашли, а также предложу другие методы для разметки вашего видео.
### Работа с проектом на GitHub
1. **Изучите документацию**: Обычно у проектов на GitHub есть файл `README.md`, в котором описывается, как установить и использовать проект. В случае вашего проекта CFBI (Cross-Frame Behavior Interpretation), обязательно проверьте, есть ли такая документация.
2. **Клонирование репозитория**: Если вы хотите скачать проект к себе на компьютер, вы можете клонировать репозиторий с помощью Git. Для этого вам нужно установить Git на вашем компьютере, а затем выполнить команду:
```bash
git clone https://github.com/z-x-yang/CFBI.git
```
3. **Установите зависимости**: Проекты на GitHub часто требуют установки дополнительных библиотек или фреймворков. Обычно это описано в документации. Например, если проект написан на Python, может потребоваться установка необходимых библиотек через `pip`.
4. **Запустите проект**: Смотрите в `README.md`, как запустить проект. Это может быть команда, которую нужно ввести в терминале.
5. **Ознакомьтесь с примерами**: Если проект содержит примеры использования, изучите их. Это поможет вам понять, как вы можете адаптировать код для своих нужд.
### Другие методы разметки видео
Если проект CFBI окажется вам слишком сложным или не будет удовлетворять ваши потребности, вот несколько других подходов, которые вы можете рассмотреть:
1. **Использование специализированных программ для разметки видео**:
- **Vatic**: Это инструмент для разметки видео, который может помочь вам отметить действия животных. Он позволяет вам создавать временные метки и аннотировать действия прямо в видео.
- **LabelImg** или **CVAT**: Эти инструменты могут применять аннотации к изображениям и видео и также предоставляют пользовательский интерфейс для разметки.
2. **Создание собственного инструмента разметки**: Если у вас есть некоторые навыки программирования, вы можете создать свой собственный инструмент для разметки видео с использованием библиотек, таких как OpenCV. Это подходит, если у вас есть специфические требования.
3. **Использование инструментов машинного обучения**: В зависимости от ваших навыков, вы можете использовать инструменты и библиотеки, такие как TensorFlow или PyTorch, для создания модели, которая автоматически распознает действия животных, основываясь на размеченных данных.
4. **Платформы для аннотаций**: Существуют также онлайн-платформы, такие как Amazon SageMaker Ground Truth, которые позволяют собирать и аннотировать данные с помощью краудсорсинга.
Надеюсь, это поможет вам в вашей работе! Если у вас есть дополнительные вопросы, не стесняйтесь спрашивать.