《Human Image Gender Classifier》项目常见问题解决方案

《Human Image Gender Classifier》项目常见问题解决方案

homogenus Human Image Gender Classifier for Expressive Body Capture 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ho/homogenus

一、项目基础介绍

《Human Image Gender Classifier》（以下简称Homogenus）是一个用于根据全身人像图片和OpenPose检测的2D关键点进行性别分类的开源项目。该项目的主要目的是在SMPLify-X代码中使用性别信息来选择合适的3D身体模型。项目使用Python 3.7和TensorFlow 1.13.1进行开发，并在Ubuntu 18.04操作系统上进行了测试。

二、新手常见问题及解决步骤

问题一：如何安装项目所需的依赖和环境？

问题描述： 新手在使用项目时，可能会遇到不知道如何正确安装所需环境和依赖的问题。

解决步骤：

1. 确保你的系统安装了Python 3.7和pip。
2. 使用pip命令安装TensorFlow 1.13.1：

   pip install tensorflow==1.13.1
   

3. 克隆项目到本地：

   git clone https://github.com/nghorbani/homogenus.git
   

4. 进入项目目录，安装项目依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

问题二：如何下载和配置预训练模型？

问题描述： 新手可能会不知道如何下载和配置项目所需的预训练模型。

解决步骤：

1. 访问项目网站下载预训练的模型权重文件。
2. 将下载的模型权重文件解压到项目中的trained_models/tf目录下。
3. 确保在运行项目代码时指定了正确的模型权重路径。

问题三：如何运行项目并获取性别分类结果？

问题描述： 新手可能会对如何运行项目并获取性别分类结果感到困惑。

解决步骤：

1. 确保已经正确安装了所有依赖和配置了模型权重。
2. 运行以下命令来获取帮助信息，了解如何使用homogenus_infer脚本：

   python3 -m homogenus.tf.homogenus_infer -h
   

3. 使用以下命令运行项目，并指定输入图片和OpenPose关键点文件的路径：

   python3 -m homogenus.tf.homogenus_infer -ii /path/to/images -oi /path/to/openpose/outputs
   

4. 脚本会输出性别分类结果以及其他相关信息。

通过以上步骤，新手应该能够顺利地安装和运行Homogenus项目，并获取性别分类结果。

homogenus Human Image Gender Classifier for Expressive Body Capture 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ho/homogenus