Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-20 08:14 UTC

DeepLabCut / DeepLabCut

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

PythonLGPL-3.0★ 5775 estrellas⑂ 1795 forksdesde mar 2018Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina
#behavior-analysis#deep-learning#pose-estimation#feature-detectors#toolbox#deeplabcut#animal-pose-estimation#labeling-tool#keypoint-tracking#keypoint-detection

DeepLabCut/DeepLabCut tiene un índice de salud de 96 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Engineering Quality (96/100) y la más baja, Security (57/100). Se actualizó por última vez hace 1 día. 3 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

96
global / 100
Excepcional

Índice de salud del software

Las métricas se agrupan en categorías ponderadas sobre una escala estandarizada de 1 a 100. El resultado global parte de su media ponderada, calibrada contra la distribución del registro público para que las bandas tengan significado percentil; cuando la evidencia pública activa la Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo, la calificación se ajusta y recibe un límite «En riesgo» de 34.

96
Excepcional93-100El nivel más alto del registro (≈ el 5% superior); cumple prácticamente todos los criterios evaluados
Excelente80-92Sólido en todos los frentes; carencias menores
Bueno65-79Saludable; carencias limitadas y manejables
Moderado50-64Aceptable con carencias notables; se recomienda revisión
Débil35-49Debilidades sustanciales en varias áreas
En riesgo20-34Debilidades significativas; su adopción exige cautela
Crítico1-19Problemas graves (proyecto abandonado, un solo mantenedor, sin higiene)
VitalidadComunidad yAdopciónSostenibilidady GobernanzaCalidad deIngenieríaSeguridadPreparaciónpara IA

Perfil de puntuación

Cada eje es una categoría. La forma importa más que la media: un proyecto sano llena toda la figura, mientras que un perfil de picos y cráteres indica que la fortaleza en una dimensión enmascara el riesgo en otra.

El resultado global ponderado 84 se calibra a 96 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

DeepLabCutOrganización
469 seguidores21 repositorios públicosdesde ene 2020

Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicaciónEtiquetas
PyPIdeeplabcut3.0.1705097hace 54 díasanimal-behaviormarkerless-trackingneurosciencepose-estimation

Métricas por categoría

Vitalidad

¿Está vivo el proyecto: se escribe código y se publican versiones?

92Excelente · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

92Excelente
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 1 días
28.4/36Cadencia de commits — 41/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 528 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 25 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year528
human_commit_share0,98
days_since_last_push1
active_weeks_last_year41

Disciplina de publicación

92Excelente
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 62 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 54 días
19.8/27Cadencia de publicación — una versión cada ~115,7 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count62
latest_release_tagv3.0.1
releases_from_tagsno
days_since_latest_release54
mean_days_between_releases115,7
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Comunidad y Adopción

¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?

84Excelente · 17% del índice global

Popularidad y adopción

96Excepcional
Cómo se puntúa
60/60Estrellas — 5775 estrellas
25/25Forks — 1795 forks
11.5/15Observadores — 120 observadores
Datos de entrada utilizados
forks1795
stars5775
watchers120
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

85Excelente
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (LGPL-3.0)
18/18Guía CONTRIBUTING
13.5/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges11
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_servicesbadge.fury.io, isitmaintained.com, shields.io
has_pull_request_templateno

Adopción en el ecosistema (descargas)

64Moderado
Cómo se puntúa
51.3/80Descargas mensuales — 7050 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesdeeplabcut
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads7050
unverified_packages_excluded—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependientes en el registro. Los pesos restantes se han renormalizado.

Sostenibilidad y Gobernanza

¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?

85Excelente · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

77Bueno
Cómo se puntúa
36/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 3 contribuyente(s)
17.8/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 21% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 98 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 35 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor3
contributors_sampled98
top_contributor_share0,21

Capacidad de respuesta a issues y PR

96Excepcional
Cómo se puntúa
41.6/42Resolución de issues — 99% de issues cerradas
26/30Aceptación de PR — 1111/1283 PR decididos fusionados
13/13Newcomer PR acceptance — 7/7 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Datos de entrada utilizados
merged_prs1111
open_issues21
closed_issues2165
prs_merged_7d7
prs_decided_7d7
prs_merged_30d43
prs_decided_30d45
issue_closed_ratio0,99
closed_unmerged_prs172
first_time_authors_30d5
first_time_prs_merged_30d7
first_time_prs_decided_30d7

Propiedad y custodia

71Bueno
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
19.2/25Alcance del propietario — 469 seguidores de DeepLabCut
21.8/25Trayectoria — 21 repos públicos, cuenta de ~6 años
Datos de entrada utilizados
followers469
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_loginDeepLabCut
public_repos21
account_age_days2441

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 54 días
20/20Historial de versiones — 97 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesdeeplabcut
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish54

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

96Excepcional · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

94Excepcional
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 12 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 10 out of 10 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configsí

Documentación

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — http://deeplabcut.org
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 10 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsbehavior-analysis, deep-learning, pose-estimation, feature-detectors, toolbox, deeplabcut, animal-pose-estimation, labeling-tool, keypoint-tracking, keypoint-detection
has_wikisí
homepagehttp://deeplabcut.org
docs_sitehttp://deeplabcut.org
has_readmesí
has_docs_dirsí
has_descriptionsí

Seguridad

¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?

57Moderado · 16% del índice global

Postura de seguridad

56Moderado
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — sin datos
2.5/2.5CI-Tests — 10 out of 10 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 35 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Licencia — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 25 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — sin datos
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — sin datos
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 82 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate5,6
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Packaging, Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

60Moderado
Cómo se puntúa
6.5/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — 2 afectados: imgaug 0.4.0 (critical 9.8), filelock 3.15.4 (moderate 6.3)
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
28.5/40Sin avisos pendientes — 2 paquete(s) con avisos sin atender más allá de 90 días; el más antiguo publicado hace 277 días
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories6
affected_packages2
assessed_packages103
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 1, moderate 1
direct_affected_packages2
Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:deeplabcut@3.0.1 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 103 paquetes. No se analiza la alcanzabilidad.

Preparación para IA

¿Hasta qué punto está el repositorio preparado para desarrollarse y mantenerse con agentes de codificación de IA? Tiene un peso deliberadamente pequeño (4%): las herramientas para agentes son una señal real de mantenimiento, pero un repositorio sin ninguna puede alcanzar igualmente 100/100.

78Bueno · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

87Excelente
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — AGENTS.md
15/15Documentación legible por máquinas (llms.txt) — llms.txt servido por el sitio web del proyecto (https://deeplabcut.github.io/DeepLabCut/llms.txt)
26.7/40Historial de commits legible — 49 de 98 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtsí
llms_txt_urlhttps://deeplabcut.github.io/DeepLabCut/llms.txt
legible_history_share0,5
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes3111

Bucle de verificación (compilación / pruebas / verificación de tipos)

71Bueno
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — docker/package/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducible — Dockerfile, lockfile
2/10Práctica demostrada con agentes — 1 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado — 1 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilesuv.lock
has_dockerfilesí
typed_languageno
bootstrap_filesdocker/package/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configs—
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,01

Legibilidad del código para modelos

55Moderado
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
54.7/55Tamaños de archivo manejables — 3/506 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes81.069
source_files_sampled506
oversized_source_files3

Interfaces legibles por máquina

100Excepcional
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — no aplicable a este tipo de software
0/20Servidor MCP — no aplicable a este tipo de software
40/40Ejemplos ejecutables — examples, notebooks, recipes
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples, notebooks, recipes
has_mcp_signalno
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto), Servidor MCP. Los pesos restantes se han renormalizado.

Datos clave

5775estrellas de GitHub
98contribuidores
528commits en los últimos 12 meses
1días desde el último push
62versiones publicadas
3factor bus
21issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 1795 ⇿
0Estrellas
1795Forks
31Versiones

Cuándo se añadió cada estrella y fork, recopilado de GitHub y agrupado por día. El crecimiento acumulado se sitúa justo encima de las adiciones diarias que lo componen, de modo que ambos se leen en conjunto: la acumulación orgánica sostenida no se parece en nada a un pico abrupto y efímero. Cuando esa diferencia es medible, se informa como autenticidad del crecimiento.

Solo se muestra el historial más reciente: este repositorio supera la ventana de recopilación, por lo que no se captura el historial más antiguo.

800100012001400160018001795102020-112023-102026-09
Mayor 1Menor 1Parche 14

Cada punto abarca 6 días.

OpenSSF Scorecard 5.6 / 10
5.6agregado

Evaluación de seguridad independiente y agnóstica en cuanto a herramientas, procedente del proyecto de código abierto OpenSSF Scorecard. Cada comprobación premia una práctica de seguridad, no la herramienta de un proveedor concreto. Las comprobaciones que Scorecard no pudo determinar se marcan como n/d y se excluyen de la puntuación de seguridad (nunca se cuentan como cero).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-20 08:14 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
n/dBranch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
10CI-Tests10 out of 10 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 35 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 25 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
n/dPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities82 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 29
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIalbumentations<=1.4.3pyproject.toml
PyPIdlclibrary>=0.0.12pyproject.toml
PyPIeinops—pyproject.toml
PyPIfilelock>=3.12,<3.16pyproject.toml
PyPIfilterpy>=1.4.4pyproject.toml
PyPIh5py>=3.15.1pyproject.toml
PyPIhuggingface-hub>=0.23pyproject.toml
PyPIimageio-ffmpeg—pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.3,!=3.7,!=3.7.1pyproject.toml
PyPInetworkx>=2.6pyproject.toml
PyPInumba>=0.60pyproject.toml
PyPInumpy>=1.22.4pyproject.toml
PyPIopencv-python-headless>=4.10.0.84pyproject.toml
PyPIpackaging>=26pyproject.toml
PyPIpandas>=2.2,<3pyproject.toml
PyPIpillow>=7.1pyproject.toml
PyPIpycocotools—pyproject.toml
PyPIpydantic>=2,<3pyproject.toml
PyPIpyyaml—pyproject.toml
PyPIruamel-yaml>=0.15pyproject.toml
PyPIscikit-image>=0.17pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1pyproject.toml
PyPIscipy>=1.9pyproject.toml
PyPIstatsmodels>=0.11pyproject.toml
PyPItables>3.8pyproject.toml
PyPItimm—pyproject.toml
PyPItorch>=2pyproject.toml
PyPItorchvision—pyproject.toml
PyPItqdm—pyproject.toml
Todas las dependencias 389

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 38 paquetes directos y 351 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIalbumentations1.4.3directa
PyPIdlclibrary0.0.12directa
PyPIeinops0.8.2directa
PyPIfilelock3.15.4directa
PyPIfilterpy1.4.5directa
PyPIh5py3.16.0directa
PyPIhuggingface-hub1.15.0directa
PyPIimageio-ffmpeg0.6.0directa
PyPImatplotlib3.8.4directa
PyPInetworkx3.4.2directa
PyPInetworkx3.6.1directa
PyPInumba0.65.1directa
PyPInumpy1.26.4directa
PyPIopencv-python-headless4.11.0.86directa
PyPIpackaging26.2directa
PyPIpandas2.3.3directa
PyPIpillow12.2.0directa
PyPIpycocotools2.0.11directa
PyPIpydantic2.13.4directa
PyPIpyyaml6.0.3directa
PyPIruamel-yaml0.19.1directa
PyPIscikit-image0.25.2directa
PyPIscikit-image0.26.0directa
PyPIscikit-learn1.7.2directa
PyPIscikit-learn1.8.0directa
PyPIscipy1.15.3directa
PyPIscipy1.17.1directa
PyPIstatsmodels0.14.6directa
PyPItables3.10.1directa
PyPItables3.11.1directa
PyPItimm1.0.27directa
PyPItorch2.0.1directa
PyPItorch2.10.0directa
PyPItorch2.13.0directa
PyPItorchvision0.15.2directa
PyPItorchvision0.25.0directa
PyPItorchvision0.28.0directa
PyPItqdm4.67.3directa
PyPIabsl-py2.4.0indirecta
PyPIaccessible-pygments0.0.5indirecta
PyPIalabaster0.7.16indirecta
PyPIannotated-doc0.0.4indirecta
PyPIannotated-types0.7.0indirecta
PyPIanyio4.13.0indirecta
PyPIapp-model0.4.0indirecta
PyPIappdirs1.4.4indirecta
PyPIappnope0.1.4indirecta
PyPIasttokens3.0.1indirecta
PyPIastunparse1.6.3indirecta
PyPIattrs26.1.0indirecta
PyPIbabel2.18.0indirecta
PyPIbackrefs7.0indirecta
PyPIbeautifulsoup44.14.3indirecta
PyPIblack26.5.1indirecta
PyPIbleach6.4.0indirecta
PyPIblosc24.3.1indirecta
PyPIbottleneck1.6.0indirecta
PyPIbuild1.5.0indirecta
PyPIcachey0.2.1indirecta
PyPIcairocffi1.7.1indirecta
PyPIcairosvg2.9.0indirecta
PyPIcertifi2026.4.22indirecta
PyPIcffi2.0.0indirecta
PyPIcfgv3.5.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirecta
PyPIclick8.4.0indirecta
PyPIcloudpickle3.1.2indirecta
PyPIcmake4.3.2indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcomm0.2.3indirecta
PyPIcontourpy1.3.2indirecta
PyPIcontourpy1.3.3indirecta
PyPIcoverage7.14.0indirecta
PyPIcryptography48.0.0indirecta
PyPIcssselect20.9.0indirecta
PyPIcuda-bindings12.9.4indirecta
PyPIcuda-bindings13.2.0indirecta
PyPIcuda-pathfinder1.5.4indirecta
PyPIcuda-toolkit13.0.3.0indirecta
PyPIcycler0.12.1indirecta
PyPIdask2026.3.0indirecta
PyPIdask-image2025.11.0indirecta
PyPIdebugpy1.8.20indirecta
PyPIdecorator5.3.1indirecta
PyPIdeeplabcut3.0.2indirecta
PyPIdefusedxml0.7.1indirecta
PyPIdistlib0.4.0indirecta
PyPIdocstring-parser0.18.0indirecta
PyPIdocutils0.21.2indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIexecuting2.2.1indirecta
PyPIfastjsonschema2.21.2indirecta
PyPIflatbuffers25.12.19indirecta
PyPIflexcache0.3indirecta
PyPIflexparser0.4indirecta
PyPIfmpose3d0.0.9indirecta
PyPIfonttools4.63.0indirecta
PyPIfreetype-py2.5.1indirecta
PyPIfsspec2026.4.0indirecta
PyPIgast0.7.0indirecta
PyPIghp-import2.1.0indirecta
PyPIgitdb4.0.12indirecta
PyPIgitpython3.1.59indirecta
PyPIgoogle-auth2.53.0indirecta
PyPIgoogle-auth-oauthlib1.0.0indirecta
PyPIgoogle-pasta0.2.0indirecta
PyPIgreenlet3.5.0indirecta
PyPIgriffelib2.0.2indirecta
PyPIgrpcio1.80.0indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIheapdict1.0.1indirecta
PyPIhf-xet1.5.0indirecta
PyPIhsluv5.0.4indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttpx0.28.1indirecta
PyPIidentify2.6.19indirecta
PyPIidna3.15indirecta
PyPIimageio2.37.3indirecta
PyPIimagesize2.0.0indirecta
PyPIimgaug0.4.0indirecta
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirecta
PyPIin-n-out0.2.1indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIipykernel6.31.0indirecta
PyPIipython8.39.0indirecta
PyPIipython9.13.0indirecta
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirecta
PyPIjedi0.20.0indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjoblib1.5.3indirecta
PyPIjsonschema4.26.0indirecta
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirecta
PyPIjupyter-book1.0.4.post1indirecta
PyPIjupyter-cache1.0.1indirecta
PyPIjupyter-client8.8.0indirecta
PyPIjupyter-core5.9.1indirecta
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirecta
PyPIjupytext1.19.3indirecta
PyPIkeras2.14.0indirecta
PyPIkeras3.12.2indirecta
PyPIkeras3.14.1indirecta
PyPIkiwisolver1.5.0indirecta
PyPIlatexcodec3.0.1indirecta
PyPIlazy-loader0.5indirecta
PyPIlibclang18.1.1indirecta
PyPIlinkify-it-py2.1.0indirecta
PyPIlit18.1.8indirecta
PyPIllvmlite0.47.0indirecta
PyPIlocket1.0.0indirecta
PyPImagicgui0.10.2indirecta
PyPImarkdown3.10.2indirecta
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirecta
PyPImdit-py-plugins0.6.1indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImergedeep1.3.4indirecta
PyPImike2.2.0indirecta
PyPImistune3.2.1indirecta
PyPImkdocs1.6.1indirecta
PyPImkdocs-api-autonav0.4.0indirecta
PyPImkdocs-autorefs1.4.4indirecta
PyPImkdocs-get-deps0.2.2indirecta
PyPImkdocs-jupyter0.26.3indirecta
PyPImkdocs-material9.7.7indirecta
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PyPIwerkzeug3.1.8indirecta
PyPIwheel0.47.0indirecta
PyPIwrapt1.14.2indirecta
PyPIwrapt2.1.2indirecta
PyPIyacs0.1.8indirecta
PyPIzipp4.1.0indirecta
Avisos de dependencias 2

Instalar pypi:deeplabcut@3.0.1 arrastra 103 paquetes, directos y transitivos: 2 tienen avisos conocidos, de los cuales 2 son dependencias directas.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
imgaug0.4.0directacrítica2—
filelock3.15.4directamoderada43.20.3

Un aviso significa que la versión registrada en el grafo de dependencias cae dentro del rango afectado de un aviso. No se analiza la alcanzabilidad, y el grafo incluye fijaciones de desarrollo y prueba: un hallazgo puede referirse al utillaje y no al software distribuido.

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