MMHuman3D 三维人体姿态与形状估计框架安装指南

MMHuman3D 三维人体姿态与形状估计框架安装指南

【免费下载链接】mmhuman3d OpenMMLab 3D Human Parametric Model Toolbox and Benchmark 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmhuman3d

前言

MMHuman3D 是一个基于 PyTorch 的开源三维人体姿态与形状估计框架，提供了从二维图像或视频中重建三维人体模型的完整解决方案。本文将详细介绍如何从零开始搭建 MMHuman3D 的开发环境，帮助开发者快速上手这一强大的三维人体分析工具。

系统要求

在开始安装前，请确保您的系统满足以下基本要求：

• 操作系统：Linux（推荐 Ubuntu 18.04 或更高版本）
• 视频处理：ffmpeg（用于视频处理）
• Python 版本：3.7 及以上
• 深度学习框架：
  • PyTorch 1.6.0 至 1.9.1 版本
  • CUDA 9.2 及以上（GPU 加速必需）
• 编译器：GCC 5+
• 三维处理库：PyTorch3D 0.4+

可选组件（用于演示功能）：

• MMPose（用于姿态估计）
• MMDetection（用于目标检测）
• MMTracking（用于多人追踪）

环境准备

1. 创建 Conda 虚拟环境

建议使用 Conda 创建独立的 Python 环境以避免依赖冲突：

conda create -n mmhuman3d python=3.8 -y
conda activate mmhuman3d

2. 安装 FFmpeg

FFmpeg 是处理视频数据的重要工具，可通过 Conda 直接安装：

conda install ffmpeg

3. 安装 PyTorch

根据您的 CUDA 版本选择合适的 PyTorch 安装命令。例如，对于 CUDA 10.2 和 PyTorch 1.8.0：

conda install pytorch=1.8.0 torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch

重要提示：

• 确保编译时和运行时 CUDA 版本一致
• 对于 RTX 30 系列显卡，需要 CUDA 11.0 及以上版本

4. 安装 PyTorch3D

PyTorch3D 是处理三维数据的关键依赖项，推荐通过 Conda 安装：

conda install -c fvcore -c iopath -c conda-forge fvcore iopath -y
conda install -c bottler nvidiacub -y
conda install pytorch3d -c pytorch3d

如果遇到依赖冲突，也可以从源码编译安装：

git clone https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git
cd pytorch3d
pip install .
cd ..

安装完成后，可通过以下命令验证 PyTorch3D 是否正常工作：

echo "import pytorch3d;print(pytorch3d.__version__); \
    from pytorch3d.renderer import MeshRenderer;print(MeshRenderer);\
    from pytorch3d.structures import Meshes;print(Meshes);\
    from pytorch3d.renderer import cameras;print(cameras);\
    from pytorch3d.transforms import Transform3d;print(Transform3d);"|python

安装 MMHuman3D 核心组件

1. 安装 MMCV-full

MMCV 是 OpenMMLab 系列项目的基础库，MMHuman3D 需要完整版（mmcv-full）：

对于 GPU 用户（以 CUDA 10.2 和 PyTorch 1.8.0 为例）：

pip install "mmcv-full>=1.3.17,<=1.5.3" -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.8.0/index.html

2. 安装可选组件（按需）

MMPose（用于姿态估计）

pip install "mmpose<=0.28.1"

MMDetection（用于目标检测）

pip install "mmdet<=2.25.1"

MMTracking（用于多人追踪）

pip install "mmcls<=0.23.2" "mmtrack<=0.13.0"

3. 安装 MMHuman3D

克隆仓库并安装：

git clone https://github.com/open-mmlab/mmhuman3d.git
cd mmhuman3d
pip install -v -e .

一键安装脚本

为方便用户快速搭建环境，我们提供了一键安装脚本：

# 创建 Conda 环境
conda create -n mmhuman3d python=3.8 -y
conda activate mmhuman3d

# 安装基础依赖
conda install ffmpeg pytorch==1.8.0 torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch -y

# 安装 PyTorch3D
conda install -c fvcore -c iopath -c conda-forge fvcore iopath -y
conda install -c bottler nvidiacub -y
conda install pytorch3d -c pytorch3d -y

# 安装 MMCV
pip install "mmcv-full>=1.3.17,<1.6.0" -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.8.0/index.html

# 安装可选组件
pip install "mmdet<=2.25.1" "mmpose<=0.28.1" "mmcls<=0.23.2" "mmtrack<=0.13.0"

# 安装 MMHuman3D
git clone https://github.com/open-mmlab/mmhuman3d.git
cd mmhuman3d
pip install -v -e .

常见问题解答

1. CUDA 版本不匹配：确保 nvidia-smi 显示的 CUDA 版本与编译时使用的版本一致
2. PyTorch3D 安装失败：尝试从源码编译安装或检查 Conda 通道设置
3. MMCV 冲突：安装前请先卸载已有的 mmcv（pip uninstall mmcv）
4. Windows 支持：虽然主要支持 Linux，但 Windows 也可通过特殊配置安装

完成上述步骤后，您就成功搭建了 MMHuman3D 的开发环境，可以开始探索三维人体姿态与形状估计的精彩世界了！

【免费下载链接】mmhuman3d OpenMMLab 3D Human Parametric Model Toolbox and Benchmark 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmhuman3d