openpose提取骨骼信息复现stgcn

复现 ST-GCN 的步骤如下：

1. 数据准备：下载数据集（例如 NTU RGB+D 数据集），将数据集中的骨骼信息提取出来。可以使用 OpenPose 提取出骨骼信息。

2. 预处理数据：将数据集中的骨骼信息转换为图形结构（例如邻接矩阵）。ST-GCN 需要邻接矩阵来表示骨骼关系。

3. 模型训练：使用已经实现好的 ST-GCN 模型进行训练。可以使用 PyTorch 实现。

4. 模型评估：使用测试集测试模型的性能。

5. 结果分析：分析模型在不同任务中的表现和性能。

在以上的步骤中，其中关键的一步是将骨骼信息转换为邻接矩阵。可以根据每个节点之间的距离和角度来构建邻接矩阵，也可以使用先前的知识来定义邻接矩阵。在训练模型之前，还需要对数据进行预处理，例如归一化、数据增强等。

最后，ST-GCN 是一个非常有用的模型，可以用于动作识别、行为识别等任务。但是，在实际应用中，需要根据具体的任务进行适当的调整和优化。

相关问题

openpose st-gcn复现

### 使用 OpenPose 和 ST-GCN 进行动作识别或姿态估计项目的复现

#### 准备工作
为了成功搭建并运行基于OpenPose和ST-GCN的动作识别系统，需先安装必要的软件包以及准备相应的硬件资源。考虑到不同操作系统可能存在差异，在Windows环境下配置可能遇到更多挑战[^2]。

#### 安装 OpenPose
对于希望采用原始方案即通过OpenPose获取骨骼节点信息的研究者来说，需要下载官方版本的OpenPose源码，并按照文档指示完成编译操作。这一步骤涉及CMake构建工具的应用及CUDA/GPU加速的支持设置。如果目标平台支持Python API，则可以直接调用预训练模型来简化开发流程[^4]。

git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose.git
cd openpose
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j`nproc`

#### 数据采集与预处理
一旦OpenPose部署完毕，就可以着手收集用于后续分析的数据集。这里可以录制一段或多段视频片段作为输入素材交给OpenPose处理，从而获得每帧图像对应的二维坐标系下的关键点位置向量序列。这些数据构成了时空图卷积网络(ST-GCN)所需的结构化特征表示形式之一[^3]。

#### 配置 MMSkeleton 环境
鉴于MMSkeleton框架已经内置了HRNet等高效的人体姿态预测模块，建议切换至此路径上来降低前期准备工作难度。遵循官方指南逐步执行依赖项安装命令直至整个环境初始化结束。此时无需单独引入额外的姿态检测组件比如OpenPose，因为MMSkeleton内部已集成更优的选择。

pip install mmpose mmcv-full==latest+torch.cuda_version torchvision cuda_version -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/index.html
git clone https://github.com/open-mmlab/mmaction2.git
cd mmaction2; pip install -e .
git clone https://github.com/open-mmlab/mmskeleton.git
cd mmskeleton; pip install -e .

#### 训练与评估 ST-GCN 模型
最后阶段便是利用上述途径产生的高质量样本集对选定的目标函数实施优化迭代运算。具体而言就是调整超参数设定、定义损失计算方式等方面的工作。当一切就绪后启动训练脚本等待最终成果呈现出来。期间可借助可视化手段监控进度变化趋势以便及时作出相应对策调整[^1]。

from mmskeleton.apis import train_model, init_dist
import torch.multiprocessing as mp

if __name__ == '__main__':
    config_file = 'configs/stgcn/custom_dataset.py'
    checkpoint_dir = './checkpoints/'
    
    # 单机多卡分布式训练模式
    world_size = torch.cuda.device_count()
    mp.spawn(train_model,
             args=(world_size, config_file, checkpoint_dir),
             nprocs=world_size,
             join=True)

pytorch复现stgcn

要复现STGCN，您可以按照以下步骤操作：
1. 首先，确保您已经安装了torch库的旧版本0.4.0。您可以使用以下命令进行安装：sudo pip3 install torch==0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cup/stable -i Simple Index
2. 接下来，您需要下载STGCN的代码。在终端中运行以下命令：
- 旧版：python3 main.py demo_old --video /home/chq/st-gcn/resource/media/test.mp4 --openpose /home/chq/openpose/build
- 新版STGCN：python3 main.py demo --openpose '/home/chq/openpose/build' --video '/home/chq/st-gcn/resource/media/skateboarding.mp4'

请注意，在运行这些命令之前，您需要将相应的视频和openpose路径替换为您自己的路径。