BlazePose-tensorflow 项目使用教程

BlazePose-tensorflow 项目使用教程

BlazePose-tensorflow A third-party Tensorflow Implementation for paper "BlazePose: On-device Real-time Body Pose tracking". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bl/BlazePose-tensorflow

1. 项目的目录结构及介绍

BlazePose-tensorflow/
├── analysis.py
├── config.py
├── data.py
├── demo.py
├── layers.py
├── model.py
├── README.md
├── test.py
└── train.py

• analysis.py: 用于分析数据的脚本。
• config.py: 项目的配置文件，包含训练和测试的设置。
• data.py: 数据处理相关的脚本。
• demo.py: 用于在线摄像头演示的脚本。
• layers.py: 定义网络层的脚本。
• model.py: 定义BlazePose模型的脚本。
• README.md: 项目的基本介绍和使用说明。
• test.py: 用于测试模型的脚本。
• train.py: 用于训练模型的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是用于训练BlazePose模型的启动文件。它包含了训练的逻辑和流程。

主要功能：

• 预训练热图分支: 通过设置 train_mode = 0 和 continue_train = 0 进行预训练。
• 微调关节回归分支: 通过设置 train_mode = 1 和 continue_train = 0 进行微调。
• 继续训练: 如果训练过程中断，可以通过设置 continue_train 继续训练。

demo.py

demo.py 是用于在线摄像头演示的启动文件。它可以将训练好的模型应用于实时摄像头输入，展示人体姿态跟踪的效果。

主要功能：

• 实时姿态跟踪: 通过连接USB摄像头，实时展示人体姿态跟踪的结果。

test.py

test.py 是用于测试模型的启动文件。它可以对训练好的模型进行测试，并生成测试结果。

主要功能：

• 可视化热图: 通过设置 train_mode = 0 可视化热图。
• 生成测试图像: 通过设置 train_mode = 1 和 eval_mode = 0 生成测试图像。
• 计算PCKh@0.5分数: 通过设置 train_mode = 1 和 eval_mode = 1 计算PCKh@0.5分数。

3. 项目的配置文件介绍

config.py

config.py 是项目的配置文件，包含了训练和测试的各种设置。

主要配置项：

• train_mode: 训练模式，0 表示预训练热图分支，1 表示微调关节回归分支。
• continue_train: 是否继续训练，设置为 0 表示不继续，设置为某个epoch数表示从该epoch继续训练。
• best_pre_train: 预训练的最佳epoch数。
• epoch_to_test: 测试的epoch数。
• vis_img_id: 可视化热图的图像ID。
• eval_mode: 评估模式，0 表示生成测试图像，1 表示计算PCKh@0.5分数。

通过修改 config.py 中的配置项，可以灵活地调整训练和测试的参数，以满足不同的需求。

BlazePose-tensorflow A third-party Tensorflow Implementation for paper "BlazePose: On-device Real-time Body Pose tracking". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bl/BlazePose-tensorflow