B-SOID项目安装与配置指南-优快云博客

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B-SOID项目安装与配置指南

B-SOID Behavioral segmentation of open field in DeepLabCut, or B-SOID ("B-side"), is a pipeline that pairs unsupervised pattern recognition with supervised classification to achieve fast predictions of behaviors that are not predefined by users. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bs/B-SOID

1. 项目基础介绍

B-SOID（Behavioral Segmentation of Open Field in DeepLabCut）是一个开源项目，主要用于行为分析中的自动行为识别。该项目通过结合无监督学习与监督分类，实现对动物行为的快速预测，不受用户预设行为的限制。B-SOID能够处理来自DeepLabCut、SLEAP和OpenPose等工具的姿势估计文件，支持多种文件格式，如.h5、.csv和.json等。

主要编程语言：Python、MATLAB

2. 关键技术与框架

DeepLabCut：用于估计动物三维姿态的深度学习框架。
SLEAP：另一个用于姿态估计的多动物跟踪框架。
OpenPose：基于部分亲和场实时进行多人二维姿态估计的框架。
UMAP：用于降维的无监督学习算法。
Scikit-learn：提供监督学习算法的机器学习库。

3. 安装与配置

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装了以下软件：

Anaconda：一个流行的Python数据科学平台，包含了conda包管理器。
Git：一个分布式版本控制系统，用于源代码管理。

安装步骤

克隆项目仓库

打开命令行窗口，使用以下命令克隆B-SOID的GitHub仓库：
```
git clone https://github.com/YttriLab/B-SOID.git
```
创建虚拟环境

进入到B-SOID项目目录中，根据您的操作系统创建虚拟环境：
- 对于MacOS用户：
```
conda env create -n bsoid_v2 -f requirements.yaml
```
- 对于Windows用户：
```
conda env create -n bsoid_v2 -f requirements_win.yaml
```
激活虚拟环境

创建完成后，激活虚拟环境：
```
conda activate bsoid_v2
```
您应该会看到提示符变为(bsoid_v2) $ yourusername@yourmachine ~ %。
安装依赖

在虚拟环境中，使用conda安装项目所需的依赖：
```
conda install --from conda-forge -c conda-forge -c menpo bob
```
如果遇到任何问题，您可以尝试直接使用pip安装。
运行应用

安装完所有依赖后，运行B-SOID应用程序：
```
streamlit run bsoid_app.py
```
这将启动应用程序，并在默认的网络浏览器中打开一个新标签页，显示B-SOID应用界面。