mmskeleton安装

最近开始尝试ST-GCN,主要安装步骤参考作者在github上提供的指南:https://github.com/open-mmlab/mmskeleton/blob/master/doc/GETTING_STARTED.md
本文记录一下安装过程

安装

安装Anaconda3

安装cuda、cudnn、nccl

版本:

cuda-10.1
cudnn-7.6(应该是当时对应cuda10.1的最新版cudnn)
nccl-2.6(也是对应cuda10.1的最新版nccl)

新建conda环境并激活

新建一个名为open-mmlab,python版本为3.7的conda虚拟环境(也可以不需要新建)。

conda create -n open-mmlab python=3.7 
conda activate open-mmlab

安装与cuda版本对应的pytorch

这部分参考pytorch官网的指南。

记得添加国内镜像地址到安装源,否则非常慢。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

将mmskeleton从github下载到本地

git clone https://github.com/open-mmlab/mmskeleton.git
cd mmskeleton

安装mmskeleton

python setup.py develop

基于MMSkeleton工具包中的ST-GCN模型实现一种基于动态拓扑图的人体骨架动作识别算法python源码+使用说明.zip 改进ST-GCN模型的骨架拓扑图构建部分,使用持续学习思想动态构建人体骨架拓扑图. 将具有多关系特性的人体骨架序列数据重新编码为关系三元组, 并基于长短期记忆网络, 通过解耦合的方式学习特征嵌入. 当处理新骨架关系三元组时, 使用部分更新机制 动态构建人体骨架拓扑图, 将拓扑图送入ST-GCN进行动作识别。 运行MMSKeleton工具包参考[GETTING_STARTED.md](./doc/GETTING_STARTED.md) - 单独使用ST-GCN模型进行人体动作识别参考[START_RECOGNITION.md](./doc/START_RECOGNITION.md) - 训练基于动态拓扑图的人体骨架动作识别算法 ``` shell cd DTG-SHR python ./mmskeleton/fewrel/test_lifelong_model.py ``` - 测试基于动态拓扑图的人体骨架动作识别算法 ``` shell cd DTG-SHR python ./mmskeleton/fewrel/train_lifelong_model.py ``` - 可视化算法运行结果 基于web server搭建前端 [[参考]](https://blog.youkuaiyun.com/gzq0723/article/details/113488110) 1、前端模块:包含 'static与'templates'文件夹为界面展示相关的代码。 templates里面包含了两个html的结构文档,用来定义浏览器的显示界面。 static里面的css和img用来修饰界面。 2、服务模块: servel.py里面是web服务的一个业务逻辑。 运行算法性能可视化web服务 ``` shell cd DTG-SHR python ./server.py ``` 【备注】 1、该资源内项目代码百分百可运行,请放心下载使用!有问题请及时沟通交流。 2、适用人群:计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。 3、用途:项目具有较高的学习借鉴价值,不仅适用于小白学习入门进阶。也可作为毕设项目、课程设计、大作业、初期项目立项演示等。 4、如果基础还行,或热爱钻研,亦可在此项目代码基础上进行修改添加,实现其他不同功能。 欢迎下载!欢迎交流学习!不清楚的可以私信问我!
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