mmskeleton环境
时间: 2023-05-17 10:02:02 浏览: 66
MMSkeleton是一个基于Pytorch深度学习框架的开源骨骼关键点检测工具包,可以实现人类和动物骨骼关键点的检测和跟踪,支持单摄像头和多摄像头的姿态估计。其提供了丰富的预处理和后处理功能,包括关键点可视化、关节角度计算和姿态评分等。
构建MMSkeleton环境需要首先安装Pytorch,其次可通过pip或conda安装MMSkeleton。同时,该工具包还支持多种操作系统和平台,例如Windows,Linux和macOS。在安装和配置MMSkeleton环境时,需根据具体需求选择相应的版本和依赖库,并确保相关环境变量设置正确。
在使用MMSkeleton进行骨骼关键点检测时,需要准备数据集并进行预处理,包括对输入图像进行裁剪、缩放和归一化等操作。同时,使用MMSkeleton还需要掌握常见的深度学习模型和网络结构,例如Hourglass、ResNet和DenseNet等,并对其进行调参和优化以获得更好的检测效果。
综上所述,MMSkeleton是一个功能齐全、易用性高、效果优良的骨骼关键点检测工具包,可以广泛应用于人体姿态估计、运动分析、行为识别等领域,对深度学习爱好者和研究人员具有较大的实用价值。
相关问题
mmskeleton复现过程
要开始复现mmskeleton的过程,请按照以下步骤进行操作:
1. 确保你的系统已经安装了Python和pip。如果没有,请先安装它们。
2. 克隆mmskeleton的代码仓库。你可以在GitHub上找到mmskeleton的代码仓库,并使用以下命令克隆代码:
```
git clone https://github.com/open-mmlab/mmskeleton.git
```
3. 进入克隆的代码仓库目录。
```
cd mmskeleton
```
4. 创建并激活一个虚拟环境(可选,但强烈推荐)。
5. 安装依赖项。可以使用以下命令安装必要的依赖项:
```
pip install -r requirements.txt
```
6. 安装mmskeleton。可以使用以下命令安装mmskeleton:
```
python setup.py install
```
7. 下载预训练模型。mmskeleton需要一些预训练模型来进行姿态估计等任务。你可以在mmskeleton的文档或代码仓库中找到相应的模型下载链接。下载并解压这些模型,并将它们放置在适当的目录中。
8. 准备数据。根据你的任务和数据集,准备好相应的数据。确保数据的路径与配置文件中指定的路径相匹配。
9. 配置文件设置。在`./configs/pose_estimation/`目录下,你可以找到一些已经配置好的示例配置文件。根据你的需求修改其中的一份配置文件,确保路径和参数设置正确。
10. 运行示例。使用以下命令来运行mmskeleton的示例:
```
python mmskl.py --config ./configs/pose_estimation/pose_demo.yaml
```
这将使用指定的配置文件运行mmskeleton的姿态估计示例。根据你的配置文件和数据集,你可能需要进行相应的修改。
这些是复现mmskeleton的基本步骤。根据你的具体需求和任务,可能还需要进行其他设置和修改。请参考mmskeleton的文档和代码仓库以获取更详细的信息和指导。
Traceback (most recent call last): File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/bin/mmskl", line 7, in <module> exec(compile(f.read(), __file__, 'exec')) File "/home/zrb/mmskeleton/tools/mmskl", line 123, in <module> main() File "/home/zrb/mmskeleton/tools/mmskl", 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/recognition.py", line 38, in test load_checkpoint(model, checkpoint, map_location='cpu') File "/home/zrb/mmskeleton/mmskeleton/utils/checkpoint.py", line 21, in load_checkpoint raise Exception(url_error_message.format(filename)) from e Exception: ================================================== MMSkeleton fail to load checkpoint from url: https://open-mmlab.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/mmskeleton/models/st-gcn/st_gcn.kinetics-6fa43f73.pth Please check your network connection. Or manually download checkpoints according to the instructor: https://github.com/open-mmlab/mmskeleton/blob/master/doc/MODEL_ZOO.md
根据错误信息,MMSkeleton在尝试从URL加载模型检查点时出现了问题。根据错误信息中提供的URL,它无法访问以下地址:
https://open-mmlab.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/mmskeleton/models/st-gcn/st_gcn.kinetics-6fa43f73.pth
请确保您的网络连接正常,可以尝试在浏览器中打开该URL来验证是否可以正常访问。如果无法访问该URL,可能是由于网络问题或该地址不再可用。
您还可以尝试手动下载检查点文件。根据错误信息提供的链接,您可以访问MMSkeleton的GitHub页面(https://github.com/open-mmlab/mmskeleton/blob/master/doc/MODEL_ZOO.md),查找和下载与您正在使用的模型对应的检查点文件。
下载检查点文件后,您可以将其保存到本地,并在代码中使用本地路径来加载检查点,而不是从URL进行加载。请确保在代码中指定正确的本地路径以及文件名。
希望这些信息能够帮助您解决问题。如果问题仍然存在,请考虑向MMSkeleton的开发者社区寻求帮助,以获取更详细的指导和支持。