【亲测免费】 DeepLabCut 使用教程

DeepLabCut 使用教程

【免费下载链接】DeepLabCut Official implementation of DeepLabCut: Markerless pose estimation of user-defined features with deep learning for all animals incl. humans 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepLabCut

项目介绍

DeepLabCut 是一个基于深度神经网络的2D和3D无标记姿态估计方法，通过迁移学习实现高效的动物姿态估计。该项目由A和M W Mathis实验室开发，适用于包括人类在内的所有动物。DeepLabCut 能够在少量训练数据（通常为50-200帧）下达到与人工标注相匹配的准确度。

项目快速启动

安装

首先，确保已安装TensorFlow（支持到v2.10），然后通过pip安装DeepLabCut：

pip install "deeplabcut[gui,tf]"  # 包含所有功能及图形用户界面
# 或
pip install "deeplabcut[tf]"     # 无图形界面的版本

快速开始

以下是一个简单的示例代码，展示如何使用DeepLabCut进行姿态估计：

import deeplabcut

# 创建一个新的项目
config_path = deeplabcut.create_new_project('MyProject', 'MyName', ['path/to/videos'], copy_videos=True)

# 提取视频帧
deeplabcut.extract_frames(config_path, mode='automatic', algo='uniform')

# 标注帧
deeplabcut.label_frames(config_path)

# 创建训练集
deeplabcut.create_training_dataset(config_path)

# 训练网络
deeplabcut.train_network(config_path)

# 分析视频
deeplabcut.analyze_videos(config_path, ['path/to/videos'], save_as_csv=True)

应用案例和最佳实践

DeepLabCut 已被广泛应用于各种研究领域，包括行为学、神经科学和生物力学。例如，研究人员使用DeepLabCut来跟踪小鼠在迷宫中的运动轨迹，分析其行为模式。最佳实践包括：

• 使用高质量的视频数据
• 确保足够的训练数据量
• 定期评估模型性能并进行调整

典型生态项目

DeepLabCut 生态系统包含多个相关项目和工具，以下是一些典型的生态项目：

• DeepLabCut-live: 用于实时视频流处理的SDK。
• DeepLabCut-Workshop-Materials: 包含使用DeepLabCut的研讨会材料。
• DLCutils: 支持DeepLabCut的多种脚本，用于后续数据处理。

这些项目共同构成了一个强大的工具集，支持从数据采集到自动行为分析的全过程。

【免费下载链接】DeepLabCut Official implementation of DeepLabCut: Markerless pose estimation of user-defined features with deep learning for all animals incl. humans 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepLabCut