第三次（mmpose，mmdet）

陶982 2023-06-05 10:45:27

配置环境，其实觉得不用死板的跟着教学配，自己配出来的也一样运行

mmdet操作类似

下图是原图与检测图的对比

多人检测

coco.json讲解

下载config配置文件

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第一次使用代码训练实战记录

报错： UserWarning: Fail to import ``MultiScaleDeformableAttention`` from ``mmcv.ops.multi_scale_deform_attn``, You should install ``mmcv`` rather than ``mmcv-lite`` if you need this module.解决办法：可能是pytorch、mmcv、mmpose、mmdet之间版本不匹配的问题，建议使用官网提供的版本。

首先进入mmpose官网查看官方提供的安装。从下载并安装 Miniconda或者Anaconda创建一个 conda 虚拟环境并激活它。官方文档安装的是python3.8，我自己安装了python3.9（根据自己的需求来，按官方说法只要大于3.7即可）按照安装 PyTorch。这个网上教程很多，第一次安装可能会出现比较多的问题，不要着急慢慢来，一定能安装成功滴~使用安装和MMPose 中的一些推理示例脚本需要使用(mmdet) 检测人体。

mmpose安装、使用教程mmpose安装教程1. 安装mmcv-full2. 安装MMPose2. 安装mmdet使用教程1. 预测图片2. 预测视频 mmpose mmpose是商汤旗下有又一款好用的工具箱，主要是针对姿态识别任务开发的，包括人体姿态识别和动物姿态识别。里面继承很多现成的网络可以供大家使用，并且提供了训练好的权重。用户可以更具自己的需求训练自己的数据，或者直接应用他们的结果，反正就是很全面啦！！！！ github连接：https://github.com/open-mmlab/mmpos

MMPose 是一款基于 Pytorch 的姿态估计开源工具箱，是 OpenMMLab 项目的成员之一，包含了丰富的 2D 多人姿态估计、2D 手部姿态估计、2D 人脸关键点检测、133关键点全身人体姿态估计、动物关键点检测、服饰关键点检测等算法以及相关的组件和模块，下面是它的整体框架：MMPose 由 8 个主要部分组成，apis、structures、datasets、codecs、models、engine、evaluation 和 visualization。

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