Для получения более точных результатов распознавания для ваших конкретных видео может понадобиться более детальная настройка. Кроме того, вам может потребоваться анализ таких видео, где находятся два объекта, практически неотличимых друг от друга, или 3D-видео — DeepLabCut с этим отлично справляется. Лучшее место для получения справки — официальная документация.
DLC на выходе выдаёт таблицы с треками для отдельных частей тела. Существуют специализированные инструменты для работы с полученными треками (например, SIMBA, позволяющая классифицировать поведение на их основе) — это уже задача для будущих модулей нашего курса. Сами таблицы могут быть объёмными (сотни тысяч строк и даже миллионы), и Excel с такими объёмами просто не справится. Здесь пригодится Pandas, которому посвящён следующий модуль курса, или tidyverse, который мы изучаем в другом нашем открытом курсе.