MoveNet：PyTorch实现的轻量级人体姿态估计框架
【免费下载链接】movenet.pytorch 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/movenet.pytorch
MoveNet是一个基于PyTorch的轻量级人体姿态估计算法实现，由开发者fire717贡献。该项目旨在提供一个高效、易用的解决方案，用于实时处理视频或图像中的人体动作识别。通过其强大的性能和小巧的模型尺寸，MoveNet在移动设备上也能展现出优秀的性能。
项目概述
MoveNet是Google发布的超快速准确的人体姿态检测模型，能够检测人体的17个关键点。这个PyTorch实现包含了完整的训练代码和预训练模型，解决了官方TensorFlow模型难以转换为CPU推理框架（如NCNN、Tengine、MNN、TNN）的问题，同时支持自定义数据的微调训练。
核心特性
- 轻量高效：模型基于MobileNetV2架构，计算资源需求低
- 实时处理：支持30+FPS的实时人体姿态检测
- 高精度识别：准确检测17个人体关键点
- 易于扩展：支持自定义数据集训练和模型微调
快速开始
环境配置
首先安装项目依赖：
pip install -r requirements.txt
主要依赖包括：
- PyTorch 1.7.0
- torchvision 0.8.1
- OpenCV
- NumPy
- Albumentations
数据准备
- 下载COCO 2017数据集，包括train2017.zip、val2017.zip和标注文件
- 将数据解压到
movenet.pytorch/data/目录下，结构如下：
data/
├── annotations (person_keypoints_train2017.json, person_keypoints_val2017.json)
├── train2017 (训练图像文件)
└── val2017 (验证图像文件)
- 转换数据格式：
python scripts/make_coco_data_17keypooints.py
模型训练
启动训练过程：
python train.py
训练配置在config.py中定义，包括：
- 图像尺寸：192x192
- 批处理大小：64
- 学习率：0.001
- 训练轮次：120
模型预测
使用训练好的模型进行预测：
python predict.py
性能评估
计算模型在测试数据集上的准确率：
python evaluate.py
模型架构
MoveNet采用MobileNetV2作为骨干网络，通过多尺度特征融合策略，在不同分辨率下捕捉身体细节。项目还提供了MobileNetV3版本的实现，用户可以根据需求选择合适的网络结构。
关键点定义
模型检测的17个关键点顺序为：
- 鼻子、左眼、右眼、左耳、右耳
- 左肩、右肩、左肘、右肘、左腕、右腕
- 左髋、右髋、左膝、右膝、左踝、右踝
训练结果展示
优秀检测样本
存在挑战的案例
性能优化建议
1. 数据质量提升
- 添加COCO2014数据集（注意与COCO2017可能存在重复数据）
- 清理裁剪后的COCO2017数据，移除只包含少量关键点的图像
- 添加瑜伽、健身和舞蹈视频帧数据，显著提升模型性能
2. 网络结构优化
尝试将MobileNetV2替换为MobileNetV3或ShuffleNetV2，可能获得性能提升。
3. 损失函数改进
项目已添加骨骼长度损失（BoneLoss），用户可以根据需求尝试其他损失函数。
项目结构
项目包含完整的训练、评估和预测脚本，以及数据处理工具。主要目录包括：
lib/：核心库文件，包含模型、损失函数、数据处理等模块scripts/：数据处理和工具脚本output/：训练模型保存目录data/：数据集目录
MoveNet为开发者提供了一个完整的PyTorch人体姿态估计解决方案，无论是研究还是实际应用，都能提供强大的支持。
【免费下载链接】movenet.pytorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/movenet.pytorch
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
