DANNCE项目安装与使用教程

DANNCE项目安装与使用教程

dannce 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/dannce

1. 项目目录结构及介绍

DANNCE项目是一个用于计算动物行为中特定解剖标志物的3D位置的开源项目。以下是项目的目录结构及其简要介绍：

dannce/
├── calibration/              # 存放相机校准相关的文件
├── campy/                    # campy子模块，用于视频数据压缩
├── cluster/                  # 存放处理多个实例COM文件的代码
├── common/                   # 存放通用配置和工具
├── configs/                  # 存放配置文件
├── dannce/                   # 主程序代码
├── demo/                     # 示例数据和脚本
├── flir-compression/         # FLIR视频压缩相关文件
├── multi-camera-calibration/ # 多相机校准相关文件
├── tests/                    # 测试代码
├── .gitattributes            # Git属性配置文件
├── .gitignore                # Git忽略文件
├── .gitmodules               # Git子模块配置文件
├── LICENSE                   # 项目许可证
├── README.md                 # 项目说明文件
└── setup.py                  # 项目安装脚本

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过命令行执行dannce-predict脚本来进行的。这个脚本通常在demo/目录下的具体示例文件夹中运行。以下是启动项目的一个基本步骤：

1. 克隆GitHub仓库到本地。
2. 切换到dannce目录下。
3. 安装项目依赖环境。
4. 使用dannce-predict脚本进行预测。

例如，运行以下命令来执行示例markerless_mouse_1：

cd demo/markerless_mouse_1/
dannce-predict ../../configs/dannce_mouse_config.yaml

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于configs/目录下，通常以.yaml为后缀。配置文件包含了项目的所有设置，例如网络参数、预测模式、数据路径等。

以下是一个配置文件的示例：

network:
  name: dannce_network
  mode: predict
  input_size: [128, 128, 128]
  heatmap_size: [64, 64, 64]
  predict_mode: tf
  weights_file: path_to_weights_file.hdf5

data:
  video_path: path_to_video_data
  calibration_path: path_to_calibration_data
  output_path: path_to_output_data

在配置文件中，可以根据实际需求调整weights_file、video_path、calibration_path和output_path等参数，以指定正确的文件路径和运行参数。

dannce 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/dannce