DeepLabCut GUI完全操作手册：零代码实现专业级姿态标注
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepLabCut 引言：告别命令行，拥抱可视化姿态标注
你是否曾因复杂的命令行操作而对姿态估计技术望而却步？是否希望无需编写代码就能完成专业级的动物行为分析？DeepLabCut的图形用户界面（GUI）为你提供了完美解决方案。本手册将带你从零开始，通过直观的可视化操作，完成从项目创建到视频分析的全流程，即使没有编程背景也能轻松掌握。
安装与启动：三步开启GUI之旅
1. 环境准备
确保已按照官方文档安装DeepLabCut。推荐使用Anaconda环境进行安装，以获得最佳兼容性。详细安装指南可参考安装文档。
2. 安装GUI组件
在激活的DeepLabCut环境中，运行以下命令安装GUI组件：
pip install 'deeplabcut[gui,modelzoo]'
对于Apple M1/M2芯片用户，请使用以下命令：
pip install 'deeplabcut[apple_mchips,gui]'
3. 启动GUI
在终端中输入以下命令启动DeepLabCut GUI：
python -m deeplabcut
启动后，你将看到DeepLabCut的主界面，开始你的姿态标注之旅。
项目管理：创建与配置你的第一个姿态分析项目
创建新项目
- 在主界面中，点击"Create New Project"按钮。
- 填写项目名称、实验者名称和视频路径。
- 选择身体部位（Body Parts）和动物种类。
- 点击"Create Project"完成创建。
项目文件将自动保存在指定位置，包含配置文件、视频和标注数据等。项目结构详情可参考项目管理文档。
配置项目参数
项目创建后，你可以在"Project Configuration"标签页中调整各种参数，如：
- 身体部位定义和顺序
- 骨骼连接关系
- 视频处理参数
- 训练配置
配置文件config.yaml位于项目根目录下，你也可以直接编辑此文件进行高级配置。
视频处理：从原始视频到标注帧
导入视频
在"Video Import"标签页中，点击"Add Videos"按钮导入你的视频文件。支持多种格式，如MP4、AVI等。导入后，视频将显示在列表中，你可以预览和管理这些视频。
提取关键帧
为了获得良好的标注效果，需要从视频中提取代表性帧：
- 在"Extract Frames"标签页中，选择要处理的视频。
- 选择帧提取方法（如均匀采样、K-means聚类等）。
- 设置提取帧数和其他参数。
- 点击"Extract Frames"开始处理。
提取的帧将保存在项目的labeled-data目录下，为后续标注做准备。帧提取功能由frame_extraction.py模块实现。
姿态标注：使用napari进行精确标注
DeepLabCut采用napari作为标注工具，提供直观且功能强大的标注体验。napari是一个开源的多维度图像查看器，专为科学图像分析设计。
启动napari标注工具
- 在"Label Frames"标签页中，选择要标注的视频帧文件夹。
- 点击"Launch napari Labeler"按钮启动标注工具。
标注基本操作
napari标注工具的主要操作如下：
- 选择身体部位：在右侧面板的下拉菜单中选择要标注的身体部位。
- 添加标注点：在图像上点击即可添加标注点。
- 移动标注点：拖动已添加的标注点可调整位置。
- 删除标注点：选中标注点后按
backspace键删除。 - 切换帧：使用底部的滑块或左右箭头键切换不同帧。
快捷键一览
掌握以下快捷键可显著提高标注效率：
| 快捷键 | 功能描述 |
|---|---|
| 2 | 切换到标注模式 |
| 3 | 切换到选择模式 |
| 4 | 切换到平移/缩放模式 |
| M | 循环切换标注模式（顺序、快速、循环） |
| E | 启用边缘着色（显示低置信度点） |
| F | 切换颜色方案（动物/身体部位） |
| V | 切换当前层可见性 |
| Ctrl+S | 保存标注 |
详细的napari使用指南可参考napari GUI文档。
多动物标注
对于多动物场景，DeepLabCut提供了专门的标注模式：
- 在项目配置中设置动物数量。
- 在napari中，使用不同颜色区分不同动物。
- 为每个动物依次标注所有身体部位。
多动物标注的详细流程可参考maDLC用户指南。
模型训练：从零开始训练你的姿态估计模型
创建训练数据集
标注完成后，需要创建训练数据集：
- 在"Create Training Dataset"标签页中，选择要用于训练的数据。
- 设置训练集和测试集的比例。
- 选择数据增强选项。
- 点击"Create Dataset"生成训练数据。
生成的训练数据将保存在项目的training-datasets目录下，包含用于模型训练的图像和标注信息。此过程由trainingsetmanipulation.py模块处理。
启动模型训练
- 在"Train Network"标签页中，选择训练配置。
- 设置训练参数，如迭代次数、批次大小等。
- 选择网络架构（如ResNet-50、MobileNet等）。
- 点击"Train Network"开始训练。
训练过程中，你可以实时监控损失曲线和评估指标。训练日志和模型权重将保存在项目的dlc-models目录下。训练模块的实现可参考training.py。
模型评估：分析你的模型性能
训练完成后，需要评估模型性能：
- 在"Evaluate Network"标签页中，选择要评估的模型。
- 点击"Evaluate"按钮开始评估。
- 查看评估指标，如PCK（Percentage of Correct Keypoints）、MSE（Mean Squared Error）等。
- 分析混淆矩阵和误差分布图，识别模型的薄弱环节。
评估结果将保存在项目的evaluation-results目录下。评估模块的实现可参考metrics.py。
视频分析：使用训练好的模型进行姿态估计
处理新视频
- 在"Analyze Videos"标签页中，添加要分析的新视频。
- 选择要使用的模型。
- 设置分析参数，如置信度阈值、是否保存可视化结果等。
- 点击"Analyze Videos"开始处理。
分析结果将保存在视频所在目录，包括CSV和H5格式的坐标数据，以及带有关节点标注的视频。视频分析功能由predict_videos.py实现。
结果可视化
DeepLabCut提供多种结果可视化选项：
- 带标注的视频：生成包含姿态估计结果的视频。
- 轨迹图：绘制身体部位的运动轨迹。
- 3D可视化：对于多视角视频，可进行3D姿态重建。
可视化工具的使用方法可参考可视化文档。
高级功能：提升你的姿态分析水平
模型优化
如果初始模型性能不理想，可以尝试以下优化方法：
- 增加标注数据：特别是针对模型表现较差的场景。
- 调整训练参数：如学习率、迭代次数等。
- 尝试不同网络架构：如使用更深的网络或不同的特征提取器。
- 数据增强：增加训练数据的多样性，提高模型泛化能力。
详细的模型优化技巧可参考训练评估文档。
批量处理
对于大量视频的分析，DeepLabCut提供批量处理功能：
- 在"Batch Processing"标签页中，添加多个视频。
- 设置统一的分析参数。
- 点击"Process Batch"开始批量分析。
批量处理功能可显著提高工作效率，适合大规模实验数据的分析。
3D姿态估计
DeepLabCut支持从多视角视频重建3D姿态：
- 创建3D项目，如new_3d.py所示。
- 校准相机，获取内参和外参。
- 处理多视角视频，获取2D姿态。
- 运行三角化算法，重建3D姿态。
3D姿态估计的详细指南可参考3D概述文档。
常见问题与解决方案
GUI启动问题
如果遇到GUI无法启动的问题，请尝试以下解决方案：
- 检查是否安装了所有依赖项。
- 更新PySide6库：
pip install --upgrade pyside6。 - 尝试在干净的Anaconda环境中重新安装DeepLabCut。
标注数据保存问题
确保在标注过程中定期保存，避免数据丢失：
- 使用
Ctrl+S快捷键保存标注。 - 确保选中正确的图层进行保存。
- 保存后检查
CollectedData_<ScorerName>.h5文件是否更新。
更多常见问题解答可参考帮助文档。
总结与展望
通过本手册，你已经掌握了DeepLabCut GUI的全部核心功能，能够从零开始完成一个完整的姿态分析项目。从项目创建、视频处理、姿态标注，到模型训练和结果分析，DeepLabCut GUI提供了一站式解决方案，让复杂的姿态估计技术变得简单易用。
随着DeepLabCut的不断发展，未来还将推出更多强大功能，如实时姿态估计、更智能的自动标注等。继续关注项目更新日志，获取最新功能信息。
祝你在姿态分析的旅程中取得成功！如有任何问题，欢迎参与社区讨论。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
