SLAHMR项目安装与配置指南

SLAHMR项目安装与配置指南

slahmr 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sl/slahmr

1. 项目基础介绍

SLAHMR（Separation of Human and Camera Motion from Videos in the Wild）是一个用于从视频中分离出人和相机运动的开源项目。该项目基于深度学习技术，可以从野外视频数据中恢复出人的动作和相机的运动。主要编程语言为Python。

2. 关键技术和框架

• PyTorch: 用于构建和训练深度学习模型的框架。
• CUDA: 用于加速GPU计算的库，本项目需要CUDA-capable的GPU。
• ViTPose: 用于人体姿态估计的模型。
• DROID-SLAM: 用于相机跟踪和三维重建的模型。
• PHALP: 用于人体姿态和形状预测的库。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统：Ubuntu 22.04 LTS
• GPU：具备CUDA功能的NVIDIA GPU
• Python：3.x版本
• CUDA版本：与项目兼容的版本（例如11.7）

详细安装步骤

克隆项目仓库

git clone --recursive https://github.com/vye16/slahmr.git

设置conda环境（推荐）

# 创建环境
conda env create -f env.yaml
# 激活环境
conda activate slahmr

或者，如果您更喜欢使用virtualenv：

source install_pip.sh

安装依赖

• 安装PHALP：

pip install phalp[all]@git+https://github.com/brjathu/PHALP.git

• 安装项目源代码：

pip install -e .

• 安装ViTPose：

pip install -v -e third-party/ViTPose

• 安装DROID-SLAM（这个过程可能需要一些时间）：

cd third-party/DROID-SLAM
python setup.py install

下载模型

./download_models.sh
# 或者
gdown https://drive.google.com/uc?id=1GXAd-45GzGYNENKgQxFQ4PHrBp8wDRlW
unzip -q slahmr_dependencies.zip
rm slahmr_dependencies.zip

配置和运行

• 修改配置文件以适应您的视频或数据集。
• 运行优化和可视化脚本。

请注意，以上步骤仅为概述，具体细节和选项可能需要参考项目README文件和相关的配置文件。在运行任何命令之前，请确保已正确设置环境并安装了所有必要的依赖项。

slahmr 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sl/slahmr