構築について

処理速度のことを考えるとGPU(NVIDIA)を用いる方が良いが高価なため、CPUで構築する方法について覚書として示しておきます。

• OS：Windows10 pro　Windows11でも方法は変わらないと思います。
• Anaconda：Anaconda3-2023.07-1-Windows-x86_64　2023年7月時点での最新版

DeepLabCut

動画や画像から動物や人間の姿勢を追跡するためのオープンソースの姿勢推定ツールです。ニューラルネットワークをベースとした深層学習を用いて動物や人間の体の特徴点を検出し、追跡することが可能です。
公式WEBサイト

DeepLabCutの構築

1. Anacondaをインストール(Anaconda3-2023.07-1-Windows-x86_64)
   ダウンロード：公式サイト
   インストールする場所はCドライブにフォルダ(例、anaconda)を作成しておき、そこにインストールすると良い。
   ※ユーザ名を日本語にしているとトラブルの原因になるため、Cドライブ直下にフォルダを作成する。
2. Anacondaの環境PATHを登録する(インストール時にPATHの設定にチェックを入れておけば必要なし。手動でする場合はanaconda3とScriptのパスを通しておく)
3. DEEPLABCUT.yamlをダウンロードする
   ダウンロード：公式サイト　ページの下の方にリンクがある
4. DEEPLABCUT.yamlをCドライブ直下に移動する
5. Anacondaを管理者権限で起動する
6. DEEPLABCUT.yamlを実行しやすいように、cdを使ってCドライブ直下に移動する。また、dirコマンドを実行すると、移動したフォルダ内のファイルが一覧できます。
   
   (base) C:WINDOWS\system32>cd ../..　　　※2つ上の階層(フォルダ)に移動
   (base) C:>dir　　　　　　　　　　　　　　 ※これは実行しなくても良い
7. 仮想環境を構築する
   
   (base) C:>conda env create -f DEEPLABCUT.yaml
8. 仮想環境に入る
   
   (base) C:>conda activate DEEPLABCUT
9. python のバージョンを3.10にする
   
   (DEEPLABCUT) C:>conda install python=3.10
10. 深層学習用のパッケージをインストールする
    
    (DEEPLABCUT) C:>pip install tensorflow
11. GUI版のDeepLabCutをインストールする
    
    (DEEPLABCUT) C:>pip install deeplabcut[gui]
12. DeepLabCutを起動する
    
    (DEEPLABCUT) C:>python -m deeplabcut