Load configuration information from ./configs/pose_estimation/pose_demo.yaml Traceback (most recent call last): File "mmskl.py", line 123, in <module> main() File "mmskl.py", line 117, in main call_obj(**cfg.processor_cfg) File "/home/zrb/mmskeleton/mmskeleton/utils/importer.py", line 24, in call_obj return import_obj(type)(**kwargs) File "/home/zrb/mmskeleton/mmskeleton/processor/pose_demo.py", line 66, in inference if not third_party.is_exist('mmdet'): File "/home/zrb/mmskeleton/mmskeleton/utils/third_party.py", line 13, in is_exist lazy_import._load_module(module) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/lazy_import-0.2.2-py3.7.egg/lazy_import/__init__.py", line 485, in _load_module raise TypeError("Passed module is not a LazyModule instance.") TypeError: Passed module is not a LazyModule instance.

根据你提供的错误信息，看起来是在导入模块时出现了错误。具体来说，代码中调用了一个名为`lazy_import`的模块，并尝试加载一个模块，但传递给`lazy_import._load_module`的参数不是`LazyModule`的实例，导致抛出了`TypeError`异常。

要解决这个问题，你需要检查以下几点：

1. 确保`lazy_import`模块已正确安装。你可以使用`pip`命令来安装或更新该模块。

2. 检查导入的模块是否存在问题。确保你导入的模块名称正确且可以正常访问。

3. 检查代码中是否有其他地方对`lazy_import._load_module`进行了修改或重写。如果有，请确保修改方式正确并且不会导致传递给该函数的参数类型错误。

如果以上步骤都正确无误，但问题仍未解决，建议你检查相关代码的文档或寻求更深入的技术支持。

相关问题

Load configuration information from ./configs/pose_estimation/pose_demo.yaml The branch "]-[--gpus" can not be found in ./configs/pose_estimation/pose_demo.yaml. No processor specified.

根据您提供的信息，似乎是在加载pose_demo.yaml配置文件时遇到了错误。错误信息显示无法找到名为"[-[--gpus"的分支，并且没有指定处理器。

请检查pose_demo.yaml配置文件中的语法错误或拼写错误。确保正确指定了需要加载的分支，并且在配置文件中指定了处理器。

根据您的需求，您可以尝试以下步骤来解决问题：

1. 打开pose_demo.yaml配置文件，并确保分支名称正确。可以查看配置文件的`train_cfg`和`test_cfg`部分，尝试找到并修复分支名称。

2. 确保配置文件中指定了正确的处理器。例如，可以在配置文件中查找类似于`device: cuda`或`device: cpu`的选项，并确保选择了适合您环境的处理器。

如果您仍然遇到问题，请提供更多关于pose_demo.yaml配置文件内容的信息，以便我能够更准确地帮助您。

processor_cfg: type: "processor.pose_demo.inference" gpus: 1 worker_per_gpu: 1 video_file: resource/data_example/skateboarding.mp4 save_dir: "work_dir/pose_demo" detection_cfg: model_cfg: configs/mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py checkpoint_file: mmskeleton://mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_20e bbox_thre: 0.8 estimation_cfg: model_cfg: configs/pose_estimation/hrnet/pose_hrnet_w32_256x192_test.yaml checkpoint_file: mmskeleton://pose_estimation/pose_hrnet_w32_256x192 data_cfg: image_size: - 192 - 256 pixel_std: 200 image_mean: - 0.485 - 0.456 - 0.406 image_std: - 0.229 - 0.224 - 0.225 post_process: true argparse_cfg: gpus: bind_to: processor_cfg.gpus help: number of gpus video: bind_to: processor_cfg.video_file help: path to input video worker_per_gpu: bind_to: processor_cfg.worker_per_gpu help: number of workers for each gpu skeleton_model: bind_to: processor_cfg.estimation_cfg.model_cfg skeleton_checkpoint: bind_to: processor_cfg.estimation_cfg.checkpoint_file detection_model: bind_to: processor_cfg.detection_cfg.model_cfg detection_checkpoint: bind_to: processor_cfg.detection_cfg.checkpoint_file

根据您提供的配置文件，这是一个用于姿态估计的pose_demo的配置示例。该配置文件包括了处理器配置（processor_cfg）和命令行参数配置（argparse_cfg）。

处理器配置包括以下内容：
- type：指定处理器类型为"processor.pose_demo.inference"，这可能是一个自定义的处理器类型。
- gpus：指定使用的GPU数量为1。
- worker_per_gpu：指定每个GPU的worker数量为1。
- video_file：指定输入视频的路径为"resource/data_example/skateboarding.mp4"。
- save_dir：指定结果保存的目录路径为"work_dir/pose_demo"。

检测配置（detection_cfg）包括以下内容：
- model_cfg：指定检测模型的配置文件路径为"configs/mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py"。
- checkpoint_file：指定检测模型的checkpoint路径为"mmskeleton://mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_20e"。
- bbox_thre：指定检测目标的边界框阈值为0.8。

估计配置（estimation_cfg）包括以下内容：
- model_cfg：指定姿态估计模型的配置文件路径为"configs/pose_estimation/hrnet/pose_hrnet_w32_256x192_test.yaml"。
- checkpoint_file：指定姿态估计模型的checkpoint路径为"mmskeleton://pose_estimation/pose_hrnet_w32_256x192"。
- data_cfg：指定姿态估计模型的数据配置，包括图像尺寸、像素标准化值、图像均值和标准差以及后处理选项。

命令行参数配置（argparse_cfg）包括了一些命令行参数的绑定，用于从命令行传递参数给处理器配置。

例如，您可以使用以下命令行参数来运行pose_demo：

python pose_demo.py --gpus 1 --video resource/data_example/skateboarding.mp4 --worker_per_gpu 1 --skeleton_model configs/pose_estimation/hrnet/pose_hrnet_w32_256x192_test.yaml --skeleton_checkpoint mmskeleton://pose_estimation/pose_hrnet_w32_256x192 --detection_model configs/mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py --detection_checkpoint mmskeleton://mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_20e

请注意，以上仅为示例，具体的使用方式和命令行参数可能会有所不同，具体取决于实际情况。

如果您有进一步的问题，请提供更多细节，我将尽力帮助您。