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喜爱动漫的二刺螈一枚,摩托车云爱好者(快要有车了)。 懂一点技术的在读生物医学工程研究生( •̀ ω •́ )✧,多多指教。

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MMPose代码教程

thinkTV
2023-06-03 / 0 评论 / 0 点赞 / 124 阅读 / 723 字 / 正在检测是否收录...

官网:https://openmmlab.com
Github:https://github.com/open-mmlab
公众号:OpenMMLab
参考视频:RTMPose关键点检测

OpenMMLab AI实战营第二期-day3笔记

1. 安装MMDetection和MMPose

图片-1685802375136

保姆级代码教程: github.com/TommyZihao/MMPose_Tutorials

【A1】安装MMPose.ipynb

按照顺序逐行运行本代码,即可安装配置 MMPose 环境
推荐代码运行云GPU环境:GPU RTX 3060、CUDA v11.2
作者:同济子豪兄 2023-3-31

  • 安装Pytorch
  • 用MIM安装MMCV
  • 安装其它工具包
  • 下载 MMPose
  • 安装 MMPose
  • 检查安装成功

【A2】安装MMDetection.ipynb

按照顺序逐行运行本代码,即可安装配置 MMPose 环境
推荐代码运行云GPU环境:GPU RTX 3060、CUDA v11.2
作者:同济子豪兄 2023-3-31

  • 安装Pytorch
  • 用MIM安装MMCV
  • 安装其它工具包
  • 下载 MMDetection
  • 安装 MMDetection
  • 下载预训练模型权重文件和视频素材
  • 检查安装成功

【B1】MMPose预训练模型预测-命令行

进入 mmpose 主目录

  • 模型库预训练模型
  • 目标检测模型

MMDetection模型库:https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/docs/en/model_zoo.md

demo/mmdetection_cfg/faster_rcnn_r50_fpn_coco.py

https://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth

MMPose人体姿态估计模型

configs/body_2d_keypoint/topdown_heatmap/coco/td-hm_hrnet-w32_8xb64-210e_coco-256x192.py

https://download.openmmlab.com/mmpose/top_down/hrnet/hrnet_w32_coco_256x192-c78dce93_20200708.pth

RTMPose人体姿态估计模型

RTMPose主页:https://github.com/open-mmlab/mmpose/tree/dev-1.x/projects/rtmpose

RTMPose-S

projects/rtmpose/rtmpose/body_2d_keypoint/rtmpose-s_8xb256-420e_coco-256x192.py

https://download.openmmlab.com/mmpose/v1/projects/rtmpose/rtmpose-s_simcc-aic-coco_pt-aic-coco_420e-256x192-fcb2599b_20230126.pth

RTMPose-L

projects/rtmpose/rtmpose/body_2d_keypoint/rtmpose-l_8xb256-420e_coco-384x288.py

https://download.openmmlab.com/mmpose/v1/projects/rtmpose/rtmpose-l_simcc-aic-coco_pt-aic-coco_420e-384x288-97d6cb0f_20230228.pth

  • 预测单张图像
  • 预测视频:直接将–input换成视频路径即可

2. MMDetection三角板目标检测

2.1 【C】下载三角板关键点检测数据集

  • 进入 mmpose 主目录 或 mmdetection 主目录
  • 下载数据集至data目录
  • 解压数据集至data目录
  • 下载用于测试的图像和视频
  • 查看数据集中的图片
  • 删除系统自动生成的多余文件
  • 注意,要在mmpose和mmdetection两个目录都运行一遍

2.2 三角板目标检测

  • 下载config配置文件
  • 训练
  • 可视化训练日志
  • 模型权重文件精简转换
  • 下载训练好的模型权重
  • 预测

2.3 RTMPose关键点检测-训练、评估、推理预测

  • 下载config配置文件
  • 训练RTMPose
  • 可视化训练日志
  • 模型权重文件精简转换
  • 下载训练好的模型权重
  • 三角板关键点检测预测-命令行
  • 三角板关键点检测预测-Python API
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