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DeepOF：利用DeepLabCut的姿势估计与表示学习进行行为识别的数据分析工具包

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简介：
简介：DeepOF是一款基于DeepLabCut开发的行为识别数据分析工具包，它通过姿势估计和表示学习技术来提高动物或人类行为识别的准确性。 DeepOF是一个用于从自由移动动物的视频时间序列数据进行后处理的工具包。您可以使用此包来提取预定义的主题（例如时间段、攀爬行为以及基本社交互动）或将数据嵌入到感知序列的潜在空间中，以在无监督的情况下发现有意义的主题模式！这两种方法都可以在DeepOF包内实现，并且可以自动比较用户定义的不同实验组。 开始之前，请按照以下步骤进行安装和准备： 1. 打开终端（确保已安装Python 3.6以上版本）。 2. 输入命令：`pip install deepof` 接着，为您的项目创建一个文件夹，在该文件夹内至少包含两个子目录：“视频” 和 “表”。将您正在使用的原始数据或带有标签的视频存放在“视频” 文件夹中；而从DeepLabCut获得的所有跟踪表格（格式可以是.h5 或 .csv）则应放置在“表” 文件夹里。如果您不想自己使用DLC，也无需担心，因为一个兼容的小鼠预训练模型即将发布！ 项目结构示例如下： ``` my_project |-- Videos | |-- video1.mp4 # 示例视频文件 |-- Tables |-- tracking_data.h5 # 示例跟踪数据表格 ```

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    简介：DeepOF是一款基于DeepLabCut开发的行为识别数据分析工具包，它通过姿势估计和表示学习技术来提高动物或人类行为识别的准确性。 DeepOF是一个用于从自由移动动物的视频时间序列数据进行后处理的工具包。您可以使用此包来提取预定义的主题（例如时间段、攀爬行为以及基本社交互动）或将数据嵌入到感知序列的潜在空间中，以在无监督的情况下发现有意义的主题模式！这两种方法都可以在DeepOF包内实现，并且可以自动比较用户定义的不同实验组。 开始之前，请按照以下步骤进行安装和准备： 1. 打开终端（确保已安装Python 3.6以上版本）。 2. 输入命令：`pip install deepof` 接着，为您的项目创建一个文件夹，在该文件夹内至少包含两个子目录：“视频” 和 “表”。将您正在使用的原始数据或带有标签的视频存放在“视频” 文件夹中；而从DeepLabCut获得的所有跟踪表格（格式可以是.h5 或 .csv）则应放置在“表” 文件夹里。如果您不想自己使用DLC，也无需担心，因为一个兼容的小鼠预训练模型即将发布！ 项目结构示例如下： ``` my_project |-- Videos | |-- video1.mp4 # 示例视频文件 |-- Tables |-- tracking_data.h5 # 示例跟踪数据表格 ```
     
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