使用mmpose

### MMPose 使用教程 #### 项目简介 MMPose 是 OpenMMLab 提供的一个开源姿态估计工具箱和基准测试平台[^1]。它提供了丰富的功能模块以及预训练模型,支持多种人体姿态检测算法。 #### 安装依赖项 为了使用 MMPose 工具包,首先需要安装必要的 Python 库和其他环境配置。可以按照官方文档中的说明来完成安装过程。通常情况下,推荐通过 `pip` 来安装最新版本的 MMPose: ```bash pip install openmim mim install mmpose ``` 如果需要从源码编译并安装,则可以通过克隆仓库的方式获取代码,并运行相应的脚本来构建环境[^1]: ```bash git clone https://github.com/open-mmlab/mmpose.git cd mmpose pip install -r requirements.txt python setup.py develop ``` #### 转换 ONNX 模型 对于希望将 PyTorch 模型转换成 ONNX 的用户来说,可能需要注意一些特定层的操作实现方式是否会引发兼容性问题。例如,在 LiteHRNet 骨干网络中存在动态池化的操作,默认设置下可能会阻碍成功导出为 ONNX 文件。此时需手动调整相关部分代码逻辑以适应静态尺寸输入的要求[^2]。 编辑路径下的文件 `/path/to/litehrnet.py`, 修改其中涉及自定义算子的部分使其满足ONNX Exporter需求: ```python import torch.nn.functional as F class CustomAvgPool(torch.autograd.Function): @staticmethod def symbolic(g, input_x, output_size): return g.op("AveragePool", input_x, kernel_shape_i=[output_size * 2], strides_i=[output_size]) @staticmethod def forward(ctx, input_x, output_size): ctx.output_size = output_size return F.avg_pool2d(input_x, (ctx.output_size*2), stride=ctx.output_size) def avgpool_forward(self, x): _, _, h, w = x.size() target_h = self.final_cfg['down_ratio'] ** int(math.log(h / self.width, 2)) target_w = self.final_cfg['down_ratio'] ** int(math.log(w / self.height, 2)) y = CustomAvgPool.apply(x, min(target_h, target_w)) return y ``` 之后再次尝试执行命令行指令生成目标格式模型文件即可[^2]. #### 推理流程概述 一旦完成了上述准备工作后就可以加载已有的权重参数来进行预测任务了。下面给出一段简单的推理示例代码片段用于展示如何调用该库的功能接口处理单张图片数据的情况: ```python from mmdet.apis import inference_detector, init_detector from mmcv.runner import load_checkpoint from mmpose.models import build_posenet from mmpose.datasets import DatasetInfo config_file = 'configs/body/2d_kpt_sview_rgb_img/topdown_heatmap/coco/hrnet_w32_coco_256x192.py' checkpoint_path = './checkpoints/hrnet_w32_coco_256x192-bcb8c247_20200816.pth' model = init_detector(config_file, checkpoint=None, device='cuda:0') pose_model = build_posenet(Config.fromfile(config_file)).to('cuda') dataset_info = pose_model.cfg.data['test'].get('dataset_info', None) if dataset_info is not None: dataset_info = DatasetInfo(dataset_info) image_name = "./data/test_image.jpg" result = inference_top_down_pose_model(pose_model, image_name, format='xywh')[0] print(result) ```
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