微软人体姿态估计PyTorch实现指南

微软人体姿态估计PyTorch实现指南

human-pose-estimation.pytorch The project is an official implement of our ECCV2018 paper "Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking(https://arxiv.org/abs/1804.06208)" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hu/human-pose-estimation.pytorch

该项目来源于微软的一个开源实现，旨在提供简单基准方法用于人体姿态估计与跟踪任务，基于ECCV 2018论文《Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking》。以下是详细安装和配置指南。

1. 目录结构及介绍

human-pose-estimation.pytorch
├── data             # 数据集存放路径，包括MPII和COCO数据的预处理结果。
│   └── mpii         # MPII数据相关，包含json格式的注释和图像。
│   └── coco         # COCO数据相关，需按COCO官方要求下载并解压。
├── experiments      # 实验设置和结果保存目录。
├── lib              # 核心代码库，包含模型定义、训练和评估等功能。
├── models           # 预训练模型存储位置，分为PyTorch和Caffe风格的ResNet模型以及特定于任务的模型权重。
├── output           # 训练过程中输出（如模型权重）的目录。
├── log              # TensorBoard日志文件存放处。
├── pose_estimation  # 姿态估计相关的脚本或配置。
├── README.md        # 项目说明文档。
└── requirements.txt # 环境依赖列表。

2. 项目的启动文件介绍

启动文件并非单一入口，但主要的运行流程通常从实验配置(experiments)中指定的脚本开始。例如，训练一个模型可能会涉及到调用位于pose_estimation或其他指定脚本中的函数。具体命令样式可能如下：

python train.py --cfg EXPERIMENTS/YOUR_EXPERIMENT_CFG.yaml

其中，YOUR_EXPERIMENT_CFG.yaml是对应实验配置文件，包含了模型类型、数据集路径、训练参数等信息。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件（一般以.yaml格式存在）是管理实验的关键，示例配置文件可能包含以下部分：

• 模型配置：指明使用的网络架构（如ResNet-50）、骨干网络深度和其他模型特定参数。

• 数据集路径：MPII或COCO数据集的具体路径。

• 训练设置：包括批次大小、优化器选择（如SGD）、学习率策略、训练轮次等。

• 测试设置：若适用，包括评估模型时的参数，如是否进行翻转测试增强精度。

示例配置片段：

NETWORK:
  ARCH: 'resnet50'
DATASET:
  NAME: 'coco'
TRAIN:
  BATCH_SIZE_PER_GPU: 32
  LR: 0.001
TEST:
  BATCH_SIZE_PER_GPU: 32

安装与环境准备

在深入之前，请确保已满足以下环境要求：

• Python 3.6+
• PyTorch >= v0.4.0
• NVIDIA GPU + CUDA support
• 安装COCOAPI等依赖

具体的安装步骤及环境变量设置建议参照项目README.md中的指引。

请根据上述指南搭建环境，并通过阅读项目文档进一步细化操作，以便顺利运行此开源项目的人体姿态估计功能。

human-pose-estimation.pytorch The project is an official implement of our ECCV2018 paper "Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking(https://arxiv.org/abs/1804.06208)" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hu/human-pose-estimation.pytorch