DeepLabCut

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Official implementation of DeepLabCut: Markerless pose estimation of user-defined features with deep learning for all animals incl. humans

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- config.yml
- - bug_report.yml
  - config.yml
  - feature_request.md
- - build-dev-docs.yml
  - build-main-docs.yml
  - codespell.yml
  - deploy-dev-docs-mike.yml
  - deploy-docs.yml
  - docs_and_notebooks_checks.yml
  - format.yml
  - intelligent-testing.yml
  - lockfile-check.yml
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- FUNDING.yml
- - v3_0_0.md
- DEEPLABCUT.yaml
- README.md
- - __init__.py
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- - __init__.py
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  - trainingsetmanipulation.py
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  - utils.py
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  - README.md
  - registry.py
  - task.py
  - utils.py
- - __init__.py
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  - LICENSE
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  - visualization.py
- __init__.py
- __main__.py
- cli.py
- compat.py
- inference_cfg.yaml
- pose_cfg.yaml
- reid_cfg.yaml
- version.py
- - index.md
- mkdocs.yml
- - deeplabcut_docker.py
  - LICENSE
  - Makefile
  - pyproject.toml
- .dockerignore
- .gitignore
- docker-bake.hcl
- Dockerfile
- motd.sh
- README.md
- - custom.css
- - deeplabcut.analyze_videos.rst
  - deeplabcut.analyzeskeleton.rst
  - deeplabcut.check_labels.rst
  - deeplabcut.convert_detections2tracklets.rst
  - deeplabcut.create_labeled_video.rst
  - deeplabcut.create_new_project.rst
  - deeplabcut.create_training_dataset.rst
  - deeplabcut.create_training_dataset_from_existing_split.rst
  - deeplabcut.create_training_model_comparison.rst
  - deeplabcut.evaluate_network.rst
  - deeplabcut.extract_frames.rst
  - deeplabcut.extract_outlier_frames.rst
  - deeplabcut.filterpredictions.rst
  - deeplabcut.label_frames.rst
  - deeplabcut.merge_datasets.rst
  - deeplabcut.plot_trajectories.rst
  - deeplabcut.refine_labels.rst
  - deeplabcut.stitch_tracklets.rst
  - deeplabcut.train_network.rst
  - deeplabcut.video_inference_superanimal.rst
- - beginners-guide.md
  - labeling.md
  - manage-project.md
  - Training-Evaluation.md
  - video-analysis.md
- - deeplabcutlive.md
- - index.md
- - index.md
  - napari_GUI.md
  - PROJECT_GUI.md
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- - multi-animal-tracking.md
  - user-guide.md
- - extra.md
  - main_demos.md
  - your_data.md
- - architectures.md
  - Benchmarking_shuffle_guide.md
  - index.md
  - pytorch_config.md
  - user_guide.md
- - index.md
  - single_animal_quick_guide.md
  - tutorial_maDLC.md
- - BatchProcessing.md
  - ClusteringNapari.md
  - DLCMethods.md
  - external_data_import.md
  - flip_and_rotate.ipynb
  - index.md
  - installTips.md
  - io.md
  - MegaDetectorDLCLive.md
  - nn.md
  - OpenVINO.md
  - OtherData.md
  - pose_cfg_file_breakdown.md
  - post.md
  - publishing_notebooks_into_the_DLC_main_cookbook.md
  - TechHardware.md
  - UsingModelZooPupil.md
- benchmark.md
- citation.md
- convert_maDLC.md
- course.md
- docker.md
- Governance.md
- HelperFunctions.md
- installation.md
- intro.md
- maDLC_UserGuide.md
- MISSION_AND_VALUES.md
- ModelZoo.md
- Overviewof3D.md
- pytorch_dlc.md
- README.md
- roadmap.md
- standardDeepLabCut_UserGuide.md
- UseOverviewGuide.md
- - COLAB_3miceDemo.ipynb
  - COLAB_BUCTD_and_CTD_tracking.ipynb
  - COLAB_DEMO_mouse_openfield.ipynb
  - COLAB_DEMO_SuperAnimal.ipynb
  - COLAB_DLC_ModelZoo.ipynb
  - COLAB_HumanPose_with_RTMPose.ipynb
  - COLAB_transformer_reID.ipynb
  - COLAB_YOURDATA_maDLC_TrainNetwork_VideoAnalysis.ipynb
  - COLAB_YOURDATA_SuperAnimal.ipynb
  - COLAB_YOURDATA_TrainNetwork_VideoAnalysis.ipynb
- - Demo_3D_DeepLabCut.ipynb
  - Demo_labeledexample_MouseReaching.ipynb
  - Demo_labeledexample_Openfield.ipynb
  - Demo_napari.ipynb
  - Demo_yourowndata.ipynb
  - Docker_TrainNetwork_VideoAnalysis.ipynb
- - config.yaml
- - config.yaml
- README.md
- stereo_example.zip
- test.sh
- testscript_3d.py
- testscript_deterministicwithResNet152.py
- testscript_mobilenets.py
- testscript_openfielddata.py
- testscript_openfielddata_augmentationcomparison.py
- testscript_pretrained_models.py
- testscript_pytorch_multi_animal.py
- testscript_pytorch_single_animal.py
- testscript_superanimal_adaptation.py
- testscript_superanimal_create_pretrained_project.py
- testscript_superanimal_inference.py
- testscript_superanimal_transfer_learning.py
- testscript_tensorflow_multi_animal.py
- testscript_tensorflow_single_animal.py
- testscript_transreid.py
- utils.py
- - test_video_set_configuration.py
- - test_trainingset_manipulation.py
  - test_trainset_metadata.py
- - conftest.py
  - test_auto_update.py
  - test_config_editor.py
  - test_config_errors.py
  - test_config_file_monitor.py
  - test_main_window_config.py
  - test_selected_shuffle_display.py
  - test_task_error.py
  - test_worker.py
- - test_outlierframes.py
- - conftest.py
- - test_collect_video_paths.py
  - test_deprecation.py
  - test_multiprocessing.py
  - test_skeleton.py
  - test_video_processor.py
- conftest.py
- test_auxfun_models.py
- test_auxfun_multianimal.py
- test_auxiliaryfunctions.py
- test_conversioncode.py
- test_crossvalutils.py
- test_dataset_augmentation.py
- test_evaluate.py
- test_frame_selection_tools.py
- test_inferenceutils.py
- test_pose_multianimal_imgaug.py
- test_predict_multianimal.py
- test_predict_supermodel.py
- test_stitcher.py
- test_tf_install_smoke.py
- test_trackingutils.py
- test_trainingsetmanipulation.py
- test_triangulation.py
- test_video.py
- __init__.py
- docs_and_notebooks_audit.py
- docs_and_notebooks_check.py
- docs_and_notebooks_report_config.yml
- docs_and_notebooks_tool_README.md
- find_import_cycles.py
- README.md
- ruff_cleanup_helpers.md
- ruff_report.py
- test_selector.py
- test_selector_config.py
- trim_lines.py
- update_license_headers.py
.codespellrc
.gitignore
.pre-commit-config.yaml
_config.yml
_toc.yml
AUTHORS
CODE_OF_CONDUCT.md
CONTRIBUTING.md
dlc.py
LICENSE
NOTICE.yml
pyproject.toml
README.md
reinstall.sh
setup.py
testscript_cli.py
uv.lock

# 설치 가이드

1. 코드 내려받기

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

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd DeepLabCut

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

2. 공식 설치 스크립트

쉬움 추천

사전 준비물

Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.

pip install --pre "deeplabcut[gui]"

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

✅ 설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

3. Docker

쉬움

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.

docker build -f docker/Dockerfile -t deeplabcut .

Dockerfile을 기반으로 실행 가능한 이미지를 빌드합니다.

docker run -p 8080:80 deeplabcut

빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.

✅ 터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.

4. Python

쉬움

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Python 3 설치 시 'Add Python to PATH' 옵션을 꼭 체크하세요 (Windows).

pip install --pre "deeplabcut[gui]"

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

✅ 에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

5. Make

보통

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Make Linux/macOS는 보통 기본 설치되어 있습니다. Windows는 별도 설치(예: MSYS2, WSL)가 필요합니다.

⚠️ 이 프로젝트는 규모가 큰 저장소라, 이 방법이 실제 핵심 제품이 아니라 내부 하위 패키지를 가리키는 것일 수 있습니다. README 전체를 함께 확인해보세요.

cd docker/package

이 프로젝트의 관련 파일이 하위 폴더 안에 있어서, 먼저 그 폴더로 이동합니다.

make

생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.

✅ 에러 없이 끝나면 성공입니다. 생성된 실행 파일을 직접 실행해보세요.

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4. Python

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