mmpose安装

最新推荐文章于 2025-09-07 17:01:36 发布
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本文详细介绍如何从GitHub下载并安装mmpose，适合初学者跟随操作。博主分享了详细步骤和实用链接，助你顺利搭建环境。
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MMPOSE安装与验证
2301_78280696的博客
03-21 1725
报错： UserWarning: Fail to import ``MultiScaleDeformableAttention`` from ``mmcv.ops.multi_scale_deform_attn``, You should install ``mmcv`` rather than ``mmcv-lite`` if you need this module.解决办法：可能是pytorch、mmcv、mmpose、mmdet之间版本不匹配的问题，建议使用官网提供的版本。
【安装教程】MMPose安装与使用（测试HRNet与Lite-HRNet）
qq_21532607的博客
12-29 4309
MMPose的对于怎么安装其实写得非常清楚，所以本篇文章其实相当于一个过程记录。最后对比了一下HRNet和Lite-HRNet在gpu和cpu上的推理速度
MMpose安装实例
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06-17 1484
这个大数据训练发展较快，各种版本问题，不太好匹配，仅是安装就会大费周章。本文图文并茂的描述了一种成功的安装方式。仅供参考。使用的win版本是win11，英伟达显卡是GeForce GTX 1660 SUPER。
最完整MMPose实战指南：从安装到工业级部署全流程
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09-07 1078
你是否还在为姿态估计算法落地时的环境配置头疼？是否因模型部署流程复杂而停滞不前？本文将系统解决MMPose从环境搭建到工业级部署的全流程问题，涵盖Windows/Linux/macOS多系统适配、模型训练调优、Docker容器化部署及性能优化关键技术，让你2小时内具备生产环境部署能力。 读完本文你将掌握： - 3分钟快速搭建MMPose开发环境的技巧 - 自定义数据集训练高精度姿态模型的完整流程...
超详细Ubuntu18.04虚拟机安装MMpose（踩坑已改正）
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06-06 1152
Ubuntu18.04虚拟机安装mmpose，已解决版本协同问题，并提供单张图片验证方法。
MMPose安装记录
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mmpose安装、使用教程mmpose安装教程1. 安装mmcv-full2. 安装MMPose2. 安装mmdet使用教程1. 预测图片2. 预测视频 mmpose mmpose是商汤旗下有又一款好用的工具箱，主要是针对姿态识别任务开发的，包括人体姿态识别和动物姿态识别。里面继承很多现成的网络可以供大家使用，并且提供了训练好的权重。用户可以更具自己的需求训练自己的数据，或者直接应用他们的结果，反正就是很全面啦！！！！ github连接：https://github.com/open-mmlab/mmpos
mmpose 安装及使用pretrained model 运行inferencer_demo.py Running RTMPose,ViTPose,YoloPose模型
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08-06 853
mmpose 安装运行human pose estimation 模型ViTPose，RTMPose, Yolopose
安装mmpose
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python创建虚拟环境，安装pytorch，安装openmim，安装并运行mmpose
MMPose姿态检测库完整安装指南与使用教程
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07-21 1339
本文详细介绍了在Windows系统上安装和使用OpenMMLab开源姿态估计工具箱MMPose的完整流程。从创建conda虚拟环境、安装PyTorch和CUDA等基础依赖，到通过OpenMIM安装MMEngine、MMCV、MMDetection等OpenMMLab相关库，最后克隆并安装MMPose源码。文章还提供了实时摄像头测试方法和多种预训练模型的使用示例，包括面部、手掌、全身关键点检测等不同场景，并对比了RTMO、ViTPose等模型的特点，为开发者和研究者提供了全面的姿态估计解决方案指南。
MMPose 是一个基于 PyTorch 的姿势估计的开源工具箱-python
06-18
MMPose 是一个基于 PyTorch 的姿势估计的开源工具箱 简介 MMPose 是一个基于 PyTorch 的姿态估计开源工具箱。 它是 OpenMMLab 项目的一部分。 master 分支与 PyTorch 1.3+ 一起使用。 Benchmark 和 Model Zoo Benchmark 与其他开源项目可在 benchmark.md 上获得。 结果和模型在每个方法的 config 目录的 README.md 中可用。 可以在模型动物园页面中找到摘要。 安装 请参考 install.md 进行安装。 入门 请参阅getting_started.md 以了解MMPose 的基本用法。 许可证 这个项目是在 Apache 2.0 许可证下发布的。 贡献 我们感谢所有为改进 MMPose 所做的贡献。 有关贡献指南，请参阅 MMDetection 中的 CONTRIBUTING.md。 引用 如果您在研究中使用此工具，请引用此项目。 @misc{mmpose, author = {Wang, Can* and Jin, Sheng* and Duan, H
颜色分类leetcode-mmpose:mmPose：使用毫米波雷达进行人体姿态估计的开源工具箱
07-06
颜色分类leetcode 姿势 使用毫米波雷达进行人体姿态估计的开源工具箱 PI： 项目成员：& 组织：亚利桑那大学 电子邮箱：{caos, sengupta, fengjin}@email.arizona.edu 动机 虽然基于视觉的传感器提供了场景的高分辨率表示，但存在一些与其操作相关的挑战。 它们严重依赖（或受）外部光源来照亮场景，因此在光线不足、恶劣的天气条件或场景/目标被遮挡时变得无效。 这些可能导致不可逆转的灾难性事件，类似于 (i) 特斯拉的自动驾驶测试中遇到的那些，其中视觉传感器无法在明亮的天空中检测到拖拉机拖车的白色面（非常高的反射率），以及 (ii) 优步自身- 由于视觉/激光雷达传感器无法及时检测行人以避免在夜间测试期间发生事故（低/无反射率），导致亚利桑那州的驾驶车辆碰撞事故。 因此，迫切需要替代传感器来完成任务，同时克服上述挑战。 2018 年亚利桑那州的 Uber 自动驾驶车祸。 基于射频 (RF) 的传感器，例如雷达，使用自己的信号照亮目标（主动感应），因此使其在操作上对场景照明和天气条件具有鲁棒性。 然而，与基于视觉的传感器不同，雷达使用基于射频强度的空
mmpose:OpenMMLab姿势估计工具箱和基准
03-18
介绍 English | MMPose是一个基于PyTorch的开源姿势估计工具箱。它是的一部分。 master分支可与PyTorch 1.3+一起使用。 COCO 17点姿势估计 133点全身姿势估计（） 主要特点 支持多种任务 我们支持当前研究领域中广泛的主流人体姿势分析任务，包括2d多人人体姿势估计，2d手姿势估计，2d人脸界标检测，133个关键点全身人姿势估计，时尚界标检测和3d人网格恢复。 更高的效率和更高的精度 MMPose实现了多种最新（SOTA）深度学习模型，包括自上而下和自下而上的方法。与等其他流行的代码库相比，我们可以实现更快的训练速度和更高的准确性。有关更多信息，请参见 。 支持各种数据集 该工具箱直接支持多个流行且具有代表性的数据集，COCO，AIC，MPII，MPII-TRB，OCHuman等。有关更多信息，请参见 。 精心设计，测试和记录 我们将MMP
MMPose 人体姿态估计框架安装指南
gitblog_00144的博客
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MMPose 人体姿态估计框架安装指南 【免费下载链接】mmpose OpenMMLab Pose Estimation Toolbox and Benchmark. 项目地址: https://gitcode.com/GitHu...
mmpose
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https://mmpose.readthedocs.io/en/latest/demo.html` 要进行全身关键点推断， python demo/top_down_img_demo_with_mmdet.py \ demo/mmdetection_cfg/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py \ http://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_...
【新版mmpose1.0安装教程】
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05-26 1453
mmpose的github官网已经介绍的比较彻底，今天就用文字加图片的形式再给大家介绍一下
关于mmpose
Zosse的博客
12-30 1164
打开labelme，先画大框，选择Edit下的Create Rectangle选项，将需要标注的位置框起来，然后选择Create Point选项，在这个框里点关键点，每个点命不可以相同，保存生成json文件，还不能直接用，需要将生成的json文件转化为coco的json文件。环境配置网上有很多，搞一搞就行，训练自己的数据集的时候，有一个数据集注册的机制，先模仿原版写出自己要检测的动物，需要修改名字和关键点个数，然后在animal/_init_.py文件里导入新建的文件。
mmpose安装教程
06-10
### mmpose 安装指南 mmpose 是 OpenMMLab 提供的一个用于人体姿态估计的开源工具包。以下是基于不同环境和需求的安装方法，确保在安装过程中避免类似 mmcv-full 的问题。 #### 1. 环境准备 在开始安装之前，请确保已正确配置以下环境： - Python 版本：3.7 至 3.10[^2] - PyTorch 版本：建议使用 1.8 或更高版本，并与 CUDA 版本匹配[^3] 可以通过以下命令检查 PyTorch 和 CUDA 的版本： ```python import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) ``` #### 2. 使用 pip 安装 对于大多数用户来说，推荐直接通过 pip 安装 mmpose。此方法简单且易于维护。 ```bash pip install openmim mim install mmpose ``` 上述命令会自动安装 mmpose 及其依赖项（包括 mmcv 和 mmcv-full）。如果遇到 `Building wheel for mmcv-full (setup.py) ... error` 错误，可能是由于编译环境缺失或硬件不支持 CUDA 导致的[^4]。 #### 3. 源码安装 如果需要对 mmpose 进行修改或开发，可以克隆源码并手动安装： ```bash git clone https://github.com/open-mmlab/mmpose.git cd mmpose pip install -r requirements/build.txt pip install -v -e . ``` 此方法会从源码构建 mmcv 和 mmcv-full，但需要确保系统中已安装 C++ 编译器和 CUDA 工具链[^5]。 #### 4. 预编译 whl 文件安装 如果 pip 或源码安装失败，可以选择下载预编译的 whl 文件进行安装。具体步骤如下： 1. 访问 [mmcv 官方发布页面](https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/)。 2. 根据操作系统、Python 和 PyTorch 版本选择合适的 whl 文件。 3. 使用以下命令安装： ```bash pip install mmcv-full.whl mim install mmpose ``` #### 5. 常见问题及解决方法 - **问题 1**：`Building wheel for mmcv-full (setup.py) ... error` - 解决方案：确保系统中已安装 `Microsoft Visual C++ Build Tools` 和对应版本的 CUDA 工具链[^6]。 - **问题 2**：`mim install` 失败 - 解决方案：确认已正确安装 `openmim` 工具包。如果仍失败，尝试先卸载旧版本后再重新安装： ```bash pip uninstall mmcv mmcv-full mim install mmpose ``` - **问题 3**：CUDA 不兼容 - 解决方案：根据实际硬件选择正确的 PyTorch 和 mmcv 版本组合。例如，使用 CPU 版本时可跳过 CUDA 相关依赖： ```bash mim install "mmcv>=2.0.0rc4" --no-deps pip install mmpose ``` ### 示例代码 以下是一个简单的 mmpose 推理示例： ```python from mmpose.apis import inference_top_down_pose_model, init_pose_model import cv2 # 初始化模型 config_file = 'configs/body/2d_kpt_sview_rgb_img/topdown_heatmap/coco/hrnet_w32_coco_256x192.py' checkpoint_file = 'https://download.openmmlab.com/mmpose/top_down/hrnet/hrnet_w32_coco_256x192-c78e70cf_20200708.pth' model = init_pose_model(config_file, checkpoint_file) # 加载图像 image = cv2.imread('test.jpg') # 推理 result = inference_top_down_pose_model(model, image) print(result) ```
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