因为很久没用这个了所以就一直没更使用教程，写的安装教程收到好几条私信要使用教程，这几天在帮一个朋友跑这个，于是就有了这个使用教程
安装教程：Deeplabcut教程（一）安装（GPU&CPU版本）（纯新人向）-CSDN博客
根据之前的安装教程打开到以下界面，选择Manage Project
首先记得修改路径
这是我的路径，后面也会用到
D:\python\mouse\yyh
然后填上一些基本信息
点击ok后这个“Edit config file” 会亮起
你也会发现你之前填入的目录下出现了一个新文件夹
创建文件就成功啦
文件夹中的这个config.yaml文件就是训练的配置文件啦
用随便一个什么记事本打开这个文件
看向这个图，我分别用deeplabcut跟踪了大鼠的嘴，手和食物
于是我修改下面的bodyparts 为mouth1，hand1，food1（1没有特殊含义可不要）
然后这里是图中黑线连接（骨架）的部分，其中嘴到手和食物分别有连线，手到食物也有连线，被连的那个点是两个杠，连它的在下面一个杠
skeleton_color: 调整骨架颜色
dotsize：调整图中彩色点的大小
colormap：调整图中彩色点的颜色
保存并退出，基本的设置文件调整到这里就结束了，更多的参数大家自己尝试
由于输入的是连续的视频，此处需要定义抽取关键帧的方法，用于后续的标注
这里可以选择手动或自动提取（一般自动就可以 手动需要一帧帧挑有点麻烦）
解释一下，在 "extracting frame" 中使用聚类步骤（cluster step）的主要作用是将提取出的帧（frames）进行分类或者聚类，以便更好地理解数据和提取有用的信息。具体来说，可以将帧聚类成不同的类别，每个类别代表一些相似的特征。这有助于识别和理解视频中的运动和事件，并提供更好的分析和分类方法。
设置完成后点击OK 这里需要一点时间来读入视频和提取关键帧
选择裁剪好的文件夹，一般情况下它会自动给你定位到的
右键进行标注
训练参数可以按我的来也可以不按，不过提一嘴GPU训练会快很多很多，所以还是推荐GPU训练
也许你会遇到zlibwapi.dll缺失的问题，看这个教程就行
Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path_一休哥※的博客-CSDN博客
好了看到这个就是训练完成
这一步是验证训练结果的，可以在evaluation-result文件夹里找到结果，如果寻览
选择视频，他就可以根据你训练的结果进行推理啦，最后在视频文件夹里找推理结果就行，结果就是所有点的坐标
找到之前提到的yaml文件，选择，确定
照常训练即可，
如果是别人发你的注意修改config文件里面一些路径
