复现openpose
时间: 2023-08-27 22:04:32 浏览: 169
要复现OpenPose,可以使用以下命令:
- 对于新版STGCN:python3 main.py demo --openpose '/home/chq/openpose/build' --video '/home/chq/st-gcn/resource/media/skateboarding.mp4'。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [复现STGCN CPU版 (ubuntu16.04+pytorch0.4.0+openpose+caffe)](https://blog.csdn.net/sinat_28371057/article/details/124700872)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
相关问题
复现openpose训练coco数据集
### OpenPose COCO 数据集训练复现指南
为了成功复现 OpenPose 使用 COCO 数据集的训练过程,以下是详细的指导:
#### 1. 准备环境
确保安装必要的依赖库以及框架版本匹配。通常情况下,OpenPose 的实现基于 Caffe 或 TensorFlow 框架。如果使用的是官方仓库中的代码,则需按照其文档说明配置开发环境[^1]。
对于 Python 用户来说,可以创建虚拟环境并激活它来管理包版本冲突问题:
```bash
conda create -n openpose python=3.7
source activate openpose
pip install numpy opencv-python h5py matplotlib scikit-image tensorboardX torch torchvision
```
#### 2. 下载 COCO 数据集
COCO (Common Objects in Context) 是一个广泛应用于目标检测、分割和姿态估计的大规模图像数据库。下载地址可以从官方网站获取或者通过脚本自动化完成。
```python
import os
from pycocotools.coco import COCO
def download_coco(year='2017', root_dir='./data'):
annotation_file = f'{root_dir}/annotations/person_keypoints_train{year}.json'
if not os.path.exists(annotation_file):
# 自动化工具如wget/curl可被调用来抓取文件
pass
download_coco()
```
注意:实际操作前应确认存储空间充足,并遵循版权许可协议[^2]。
#### 3. 配置参数与预处理
加载数据之后要对其进行标准化转换以便于神经网络学习。这一步骤可能涉及调整分辨率大小、归一化像素值范围等操作。
```python
class CocoDataset(torch.utils.data.Dataset):
def __init__(self, transform=None):
self.transform = transform
def __getitem__(self, index): ...
train_dataset = CocoDataset(transform=transforms.Compose([
transforms.Resize((input_height,input_width)),
transforms.ToTensor(),
]))
```
#### 4. 构建模型架构
根据论文描述搭建相应的卷积层结构。这里推荐参考已开源项目简化工作量。
```python
model = PoseEstimationModel(pretrained=True).cuda()
criterion = nn.MSELoss().cuda()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=decay_step, gamma=gamma_factor)
```
#### 5. 开始迭代优化
定义好损失函数后就可以进入正式的学习阶段了。期间记得保存最佳权重副本以防意外中断影响最终成果展示效果。
```python
for epoch in range(num_epochs):
model.train(True)
running_loss = 0.
for inputs, labels in dataloader:
outputs = model(inputs.cuda())
loss = criterion(outputs,labels.float().unsqueeze(1).cuda())
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss +=loss.item()*inputs.size(0)
avg_training_loss =running_loss/len(dataloader.dataset)
scheduler.step(avg_training_loss)
```
以上就是关于如何利用 COCO 数据集合重现 OpenPose 训练流程的一个概述性介绍。具体细节还需要参照原版源码深入理解每部分逻辑关系及其背后原理支持下的技术选型依据等内容进一步探讨研究下去才行哦!
openpose复现
为了复现OpenPose,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 准备数据集:将相同类别的视频放在同一个文件夹中。你可以使用一个较老的数据集training_lib_KTH.zip,其中包含六种不同的行为,每个行为都放在不同的文件夹中。为了适应st-gcn的训练,每个视频的帧数不要超过300帧,最好是5~6秒的视频时长。如果超过300帧,可能会出现"index 300 is out of bounds for axis 1 with size 300"的错误。你可以使用FFmpeg工具对数据集进行裁剪,将视频的时长裁剪为6秒左右,约150帧。你可以从以下链接下载原始数据集和裁剪后的数据集:[链接](https://pan.baidu.com/s/1oHQyo-c3e5YXb52b-O0STQ?pwd=x166)
2. 搭建OpenPose环境:你需要搭建OpenPose的环境,以便提取视频的骨骼数据。你可以参考相关视频和博客教程来搭建OpenPose环境。如果你使用CUDA,最好先下载Visual Studio,然后再下载CUDA。
3. 提取骨骼数据:使用OpenPose提取你的视频中的骨骼数据。你可以按照以下步骤进行操作:
- 将视频输入OpenPose,通过视频帧逐帧提取骨骼点。
- 对于每个视频帧,OpenPose会输出一个包含骨骼点的矩阵,矩阵的大小为(3, 25),其中3表示每个关节点的坐标(x, y, confidence)。
- 你可以根据需要对提取的骨骼数据进行后续处理和分析。
综上所述,你可以按照上述步骤复现OpenPose并提取视频中的骨骼数据。
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