使用DeepLabCut和napari进行无标记姿态估计的完整教程

使用DeepLabCut和napari进行无标记姿态估计的完整教程

DeepLabCut 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dee/DeepLabCut

概述

DeepLabCut是一个基于深度学习的开源工具包，用于实现无标记姿态估计。本教程将详细介绍如何使用DeepLabCut结合napari可视化工具完成从项目创建到结果分析的全流程。

环境准备

在开始前，请确保已安装以下组件：

• DeepLabCut核心包
• napari可视化工具
• napari-deeplabcut插件

!pip install napari-deeplabcut

项目创建

创建新项目是使用DeepLabCut的第一步。项目将包含所有相关文件和配置。

import deeplabcut

task = 'Reaching'  # 实验任务名称
experimenter = 'Mackenzie'  # 实验人员名称
video = ['/path/to/your/video.avi']  # 视频文件路径

path_config_file = deeplabcut.create_new_project(task, experimenter, video, copy_videos=True)

创建项目后，系统会生成一个config.yaml配置文件，需要手动编辑该文件：

• 定义身体部位标签
• 设置每段视频提取的帧数
• 配置其他相关参数

帧提取策略

提取训练帧是模型训练的关键步骤。DeepLabCut提供多种帧提取方法：

# 自动提取帧（默认使用k-means聚类方法）
deeplabcut.extract_frames(path_config_file)

建议选择具有代表性的帧，涵盖不同行为状态和视角变化。对于稀疏分布的行为，k-means方法通常比均匀采样效果更好。

使用napari进行标注

napari是一个强大的多维图像查看器，通过插件支持DeepLabCut标注：

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

在napari界面中：

1. 打开插件菜单选择DeepLabCut
2. 加载项目配置文件和提取的帧
3. 使用直观的界面标注关键点

标注质量检查

标注完成后，建议检查标注质量：

deeplabcut.check_labels(path_config_file)

此功能会生成标注预览图，帮助确认标注位置是否准确。如需调整，可重新打开napari进行修改。

训练数据集创建

将标注数据转换为训练集：

deeplabcut.create_training_dataset(path_config_file)

此步骤会：

1. 划分训练集和测试集
2. 生成训练配置文件
3. 准备数据增强策略

模型训练

使用创建的数据集训练网络：

deeplabcut.train_network(path_config_file)

训练过程会显示损失曲线和评估指标。DeepLabCut默认使用ResNet-50作为骨干网络，但也支持其他架构。

模型评估

训练完成后评估模型性能：

deeplabcut.evaluate_network(path_config_file, plotting=True)

评估结果包括：

• 预测误差统计
• 标定曲线
• 关键点检测准确率

视频分析

应用训练好的模型分析新视频：

videofile_path = ['videos/new_video.avi']
deeplabcut.analyze_videos(path_config_file, videofile_path, videotype='.avi')

分析结果会保存为.h5文件，包含每帧中每个关键点的坐标。

结果可视化

创建标注视频

deeplabcut.create_labeled_video(path_config_file, videofile_path)

绘制运动轨迹

%matplotlib notebook
deeplabcut.plot_trajectories(path_config_file, videofile_path)

高级技巧：迭代改进

如果评估结果不理想，可以使用以下流程改进模型：

1. 提取预测误差较大的帧

deeplabcut.extract_outlier_frames(path_config_file, videofile_path)

2. 在napari中修正这些帧的标注
3. 合并修正后的标注

deeplabcut.merge_datasets(path_config_file)

4. 创建新的训练集并重新训练

deeplabcut.create_training_dataset(path_config_file)
deeplabcut.train_network(path_config_file)

总结

本教程详细介绍了使用DeepLabCut和napari进行无标记姿态估计的完整流程。通过合理的帧提取、准确的标注和迭代优化，可以建立高性能的姿态估计模型，适用于各种行为分析场景。

DeepLabCut的强大之处在于其灵活性和可扩展性，用户可以根据具体需求调整每个步骤的参数，获得最佳的分析结果。

DeepLabCut 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dee/DeepLabCut