[CV] DeepLabCut 설치 / 사용법

현재 연구중인 behavior classification과 관련하여

sceleton을 좀 더 보완하는 방법을 알아보고자 DeepLabCut 코드 실행을 해봤다.

DeepLabCut

 

DeepLabCut ?

동물의 행동을 파악하기에 적합한 모델 중 하나로 DeepLabCut이 있다.

DeepLabCut은 깊은 신경망과 전이학습을 통해 효율적인 자세 추정을 한다.

행동을 파악하기에 적합한 특성을 가진다. 

이러한 특성을 가진 DeepLabCut 모델을 통해 반려동물의 행동분류를 위한 신체 좌표 추출 방법으로도 사용한다.

 

생명 바이오 연구 하시는 분들이 자주 사용하는 툴 중 하나.

 

파이썬 코드로 돌리거나 쉽게 GUI 사용하는 방법도 있다.

 

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1) 빠르게 git clone

하면 굳이 파일 하나하나 다운 안받고도 로컬에 싸그리 불러올 수 있는 아주 유용한 코드 한줄이다.

게시물 포스팅 하였으니 방법이 궁금한 사람은 다음 링크 고고

https://minsunstudio.tistory.com/28

[Vscode] Git clone

 

- DeepLabCut github link : 

https://github.com/DeepLabCut/DeepLabCut.git

GitHub - DeepLabCut/DeepLabCut: Official implementation of DeepLabCut: Markerless pose estimation of user-defined features with

github 들어가서 다음과 같은 https 주소 복사해주고

git clone 해줍니다

2) 가상환경 설치

DEEPLABCUT.yaml 파일이 있는 위치에서 Terminal 로 다음 명령어 실행한다.

conda env create -f DEEPLABCUT.yaml

update는 다음과 같다.

conda env update --file environment.yml 

그다음 설치한 가상환경을 activate하기 

YAML 파일이란?

YAML은 "YAML Ain't Markup Language"의 약자로, 사람이 읽기 쉬운 데이터 직렬화 형식. 보통 설정 파일 등에 사용.

Anaconda (혹은 Miniconda)를 사용하여 DEEPLABCUT.yaml 파일에 정의된 환경을 생성하는 것이다.

여기서 yaml 파일은 환경 설정 파일로, 새로운 conda 환경에 설치할 패키지와 해당 버전을 지정한다.

 

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궁금증

1. yaml 로 가상환경을 생성하면 requirements.txt도 따로 install 해야하는걸까? ->아니다

2. DeepLabCut을 이용하여 top view mouse 연구 사례는 많은데 side view full body도 recognition 가능한가?

-> 카메라 1대로는 가능, 근데 여러대는 아직 관련 논문 못 찾음.

 

 

아는 사람 댓글 달아주셔요,,ㅎㅎ