本文档详细介绍了如何使用DeepLabCut库创建数据集，训练模型，并进行视频分析。首先从GitHub克隆DeepLabCut项目，激活ipython环境，创建新项目并配置参数，提取和标记视频帧。接着，创建训练数据集，设置训练参数并训练模型。通过评估网络性能，可以选择最佳模型。最后，使用训练好的模型对新视频进行自动标注和分析，包括视频滤波、轨迹绘制以及生成带标注的视频。
一 . 数据集的制作
从github下载deeplabcut
git clone https://github.com/2314453446/DeepLabCut.git然后cd 到该目录下
激活ipython
Lenovo-Legion-5-15IMH05H:~/project/DeepLabCut$ ipython
In [1]: ]import deeplabcut as dlc创建新项目
dlc.create_new_project('WeedDetect','zzw',['/home/tuolong/Videos/weed.mp4'],copyvideos=True)设置配置文件
config_path = '/home/tuolong/project/DeepLabCut/WeedDetect-zzw-2022-09-30/config.yaml'根据设定的配置文件从视频中截取帧
dlc.extract_frames(config_path)标定数据集
dlc.label_frames(config_path)检查数据集标定效果
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