DeepLabCut

DeepLabCut 项目介绍

什么是DeepLabCut？

DeepLabCut 是一个用于进行无标记姿态估计的开源工具。这个工具箱特别适用于跟踪各种动物在执行不同行为时的姿态，只要你能看到并标记你想要跟踪的目标，就可以使用DeepLabCut。这种通用性使其适用于多种物种和对象，简化了实验室中的行为分析。

安装与入门

要开始使用DeepLabCut，用户需要确保安装了Python 3.10或更高版本。安装非常简单，可以通过以下命令安装有关组件：

pip install "deeplabcut[gui,tf]"

此命令包括所有功能和图形用户界面（GUI）。如果仅需要无GUI版本，可以选择：

pip install deeplabcut[tf]

对于新的PyTorch版本的开发者，还可以通过特定的安装说明来获取。

文档与学习资源

DeepLabCut 提供详细的文档和使用指南，其中包含项目管理工具箱和工作流程的逐步说明。如果您刚接触Python和DeepLabCut，可以通过其提供的在线课程快速上手。相关资源和教程可在DeepLabCut官网上找到，以便用户更深入地了解和熟悉使用方法。

为什么选择DeepLabCut？

DeepLabCut自2018年发布以来，已经被广泛应用于许多不同的研究领域和生物体，包括小鼠、鼠类、人类、鱼类、细菌、机器人、猎豹等。该工具箱依赖于ResNets等最新的特征检测算法，使其能够高效地进行人体姿态估计。此外，DeepLabCut具有快速处理和高性能的特点，支持实时和多动物的姿态估计。

重大版本更新

• 版本3.0：引入了PyTorch，提升了安装方便性和性能，并提供了更灵活的开发模式。
• 版本2.3：集成了SuperAnimals模型动物园，改善了用户界面。
• 版本2.2：添加了多动物姿态估计、识别与跟踪的支持。
• 版本2.0-2.1：推出了Python版DeepLabCut，增加了数据集创建和行为分析的功能。

活动与新闻

DeepLabCut一直在不断更新和改进，以更好地服务于研究人员和开发者。包括在多个国际会议和学术期刊上发表论文，持续改进算法性能和使用体验，并收到来自Chan Zuckerberg Initiative等机构的资助和认可。

加入DLC社区

为支持和拓展用户社区，DeepLabCut提供了交流和合作的平台，包括社交媒体、GitHub、Image.sc论坛等。用户可以通过这些平台获取帮助、分享经验，或参与到项目的进一步开发中。

参考文献与引用

DeepLabCut作为一个开源工具，欢迎用户在使用时进行引用，具体的引用格式可以在其专门的引用页面中找到。

DeepLabCut不但为研究人员提供了强大的技术支持，也通过其不断的创新和开发，推动了动物行为学和神经科学等多领域研究的进展。