深入解析WZMIAOMIAO的HRNet人体关键点检测项目-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01057/article/details/148361279

深入解析WZMIAOMIAO的HRNet人体关键点检测项目

deep-learning-for-image-processing deep learning for image processing including classification and object-detection etc. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deep-learning-for-image-processing

项目概述

WZMIAOMIAO的HRNet项目是基于PyTorch实现的高分辨率网络(HRNet)用于人体关键点检测。该项目主要针对COCO数据集上的人体姿态估计任务，提供了一个完整的训练、验证和预测流程。

HRNet网络架构解析

HRNet(High-Resolution Network)是一种用于姿态估计的创新性网络架构，其核心思想是在整个网络中保持高分辨率表示，这与传统的先降采样再上采样的架构形成鲜明对比。

网络特点

并行多分辨率子网络：HRNet通过并行连接多个分辨率子网络，在不同分辨率之间进行信息交换
重复多尺度融合：网络通过重复执行多尺度融合来增强高分辨率表示
保持高分辨率：避免了传统方法中从低分辨率恢复高分辨率的困难

架构优势

更精确的空间定位能力
对小型关键点检测效果更好
减少了信息丢失

环境配置指南

基础要求

Python 3.6/3.7/3.8
PyTorch 1.10或更高版本
pycocotools库
推荐使用Ubuntu或CentOS系统
GPU加速训练

详细配置

建议使用conda创建虚拟环境：

conda create -n hrnet python=3.7
conda activate hrnet
pip install torch torchvision
pip install pycocotools  # Linux系统
# Windows系统使用：pip install pycocotools-windows

数据集准备

项目使用COCO2017数据集进行训练和验证，需要准备以下文件：

训练图像(约118K/18GB)
验证图像(约5K/1GB)
训练/验证标注文件(241MB)

解压后目录结构应如下：

coco2017/
├── train2017/        # 训练图像
├── val2017/          # 验证图像
└── annotations/      # 标注文件
     ├── person_keypoints_train2017.json
     └── person_keypoints_val2017.json

预训练权重说明

项目提供了两种预训练权重：

ImageNet预训练权重：用于从头开始训练网络
COCO预训练权重：可直接用于预测任务

权重文件应放置在项目根目录下，结构如下：

pytorch/
├── pose_coco/        # COCO预训练权重
└── imagenet/         # ImageNet预训练权重

训练流程详解

单GPU训练

python train.py --data-path /path/to/coco2017 --num-joints 17

多GPU训练

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 torchrun --nproc_per_node=2 train_multi_GPU.py

关键参数说明

--data-path: 数据集根目录路径
--num-joints: 关键点数量(COCO为17)
--fixed-size: 输入图像尺寸(默认[256, 192])
--batch-size: 批处理大小
--epochs: 训练轮数

验证与预测

验证脚本

python validation.py --weights-path pose_hrnet_w32_256x192.pth

预测脚本

python predict.py --weights-path pose_hrnet_w32_256x192.pth --image-path test.jpg

性能评估

项目在COCO2017验证集上的表现：

从头训练：mAP@[0.50:0.95] = 76.1
使用预训练权重：mAP@[0.50:0.95] = 76.6

常见问题与注意事项

GPU利用率问题：HRNet训练时GPU利用率可能在20%-60%之间波动，这是网络结构特性所致
训练时间：完整训练需要210个epoch，耗时较长
权重文件：使用预训练权重时需注意与输入尺寸匹配
数据路径：确保训练脚本中的--data-path参数正确指向数据集根目录

项目结构解析

HRNet/
├── model/            # HRNet网络实现
├── train_utils/      # 训练辅助模块
├── my_dataset_coco.py # COCO数据集加载
├── train.py          # 单GPU训练脚本
├── train_multi_GPU.py # 多GPU训练脚本
├── predict.py        # 预测脚本
└── validation.py     # 验证脚本