DeepLabCut实战教程：从零开始构建自己的行为分析模型

DeepLabCut实战教程：从零开始构建自己的行为分析模型

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

前言

DeepLabCut是一个基于深度学习的开源工具包，专门用于实现无标记姿态估计。本教程将详细介绍如何使用DeepLabCut从零开始构建一个完整的行为分析流程，包括项目创建、数据标注、模型训练和结果分析等关键步骤。

1. 项目创建与初始化

1.1 创建新项目

使用DeepLabCut的第一步是创建一个新项目。项目创建会生成必要的目录结构和配置文件：

import deeplabcut

# 定义项目基本信息
task = "Reaching"  # 实验任务名称
experimenter = "Mackenzie"  # 实验人员名称
video_paths = ["videos/video1.avi", "videos/video2.avi"]  # 视频文件路径

# 创建项目
path_config_file = deeplabcut.create_new_project(
    task,
    experimenter,
    video_paths,
    copy_videos=True  # 是否复制视频到项目目录
)

关键说明：

• task参数定义了你的研究主题，如"Reaching"（伸手动作）
• copy_videos=True会将视频复制到项目目录，建议保持此设置以确保数据一致性
• 函数返回配置文件路径，后续操作都需要引用此路径

1.2 编辑配置文件

项目创建后，需要编辑生成的config.yaml文件，主要包括：

• 定义身体部位标签（如"hand"、"elbow"等）
• 设置每段视频提取的帧数
• 调整其他相关参数

专业建议：

• 身体部位命名应简洁明确
• 对于复杂行为，建议提取更多训练帧
• 保持配置文件备份，避免意外修改

2. 数据准备与标注

2.1 提取训练帧

%matplotlib inline
deeplabcut.extract_frames(path_config_file)

提取策略说明：

• 默认使用均匀采样('uniform')，适用于行为分布均匀的场景
• 对于稀疏行为，可考虑使用k-means聚类方法
• 图像尺寸建议保持在850×850像素以内

2.2 标注训练帧

DeepLabCut提供了基于napari的标注界面：

%gui qt6
import napari
viewer = napari.Viewer()

标注流程：

1. 在napari界面中，通过插件菜单选择DeepLabCut
2. 将配置文件拖入视图
3. 将标注图像文件夹拖入视图
4. 开始标注关键点

标注技巧：

• 确保标注点位置一致
• 对于对称部位，保持左右区分明确
• 标注完成后保存结果

2.3 检查标注质量

deeplabcut.check_labels(path_config_file)

此功能会生成带标注的示例图像，用于：

• 验证标注准确性
• 发现潜在问题
• 确保标注一致性

3. 模型训练与评估

3.1 创建训练数据集

deeplabcut.create_training_dataset(path_config_file)

生成内容：

• 训练数据集存储在training-datasets子目录
• 在dlc-models-pytorch下创建模型配置文件
• 默认使用ResNet-50作为基础网络

3.2 训练网络

deeplabcut.train_network(path_config_file)

训练注意事项：

• 训练时间取决于数据量和硬件配置
• 可在配置文件中调整超参数
• 建议监控训练损失曲线

3.3 评估模型性能

deeplabcut.evaluate_network(path_config_file, plotting=True)

评估结果包括：

• 预测准确度指标
• 误差分布分析
• 可视化结果（当plotting=True时）

4. 视频分析与结果可视化

4.1 分析新视频

new_videos = ["videos/video3.avi", "videos/video4.avi"]
deeplabcut.analyze_videos(path_config_file, new_videos, videotype=".avi")

输出结果：

• 每个视频生成对应的.h5文件
• 包含所有帧中每个身体部位的坐标
• 存储在视频同目录下

4.2 创建标注视频

deeplabcut.create_labeled_video(path_config_file, new_videos)

可视化选项：

• 可显示骨架连接
• 可添加运动轨迹
• 支持多种视频编码格式

4.3 绘制运动轨迹

%matplotlib notebook
deeplabcut.plot_trajectories(path_config_file, new_videos)

轨迹图可以：

• 直观展示运动模式
• 帮助识别行为特征
• 支持交互式查看

5. 高级功能：模型优化

5.1 提取异常帧

deeplabcut.extract_outlier_frames(path_config_file, ["videos/video3.avi"])

使用场景：

• 模型预测效果不佳时
• 需要扩充训练数据多样性
• 针对特定行为优化

5.2 精修标签

%gui qt6
deeplabcut.refine_labels(path_config_file)

优化流程：

1. 调整异常帧的标签位置
2. 合并到原始数据集
3. 重新训练模型

5.3 创建新训练集迭代

deeplabcut.merge_datasets(path_config_file)
deeplabcut.create_training_dataset(path_config_file)

通过迭代优化可以：

• 逐步提高模型精度
• 适应复杂行为模式
• 增强模型泛化能力

结语

本教程详细介绍了使用DeepLabCut进行行为分析的完整流程。从项目创建到最终可视化，每个步骤都包含了专业建议和实用技巧。DeepLabCut的强大之处在于其灵活性，用户可以根据具体研究需求调整各个环节的参数和设置。

最佳实践建议：

1. 开始前明确研究目标和关键行为
2. 确保标注质量是模型性能的基础
3. 从小规模数据开始，逐步扩展
4. 利用迭代优化提升模型表现
5. 合理利用可视化工具验证结果

通过本教程的学习，研究人员可以建立起完整的DeepLabCut分析流程，为行为学研究提供强有力的技术支持。

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