如何在mpii 数据集预训练好的HRNet 人体姿态估计网络上测试自定义图片数据,没有标注文件,不计算损失,不需要ground truth ,不计算精度,只想得到最后的输出文件pred.mat
时间: 2024-03-23 11:39:33 浏览: 28
要在MPii数据集预训练好的HRNet人体姿态估计网络上测试自定义图片数据,你需要先进行以下步骤:
1. 安装HRNet代码库和依赖项。
2. 准备自定义图片数据集,将它们放在一个文件夹中。
3. 修改HRNet代码库中的测试文件,以适应你的数据集。具体来说,你需要修改测试文件中的图片路径和输出路径。
4. 运行测试文件,生成输出文件pred.mat。
以下是具体步骤:
1. 安装HRNet代码库和依赖项
要测试HRNet,你需要下载并安装HRNet代码库和依赖项。你可以从GitHub上的HRNet仓库中下载代码。
安装依赖项:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
编译HRNet:
```bash
cd lib/models/networks/HRNet
python setup.py develop
```
2. 准备自定义图片数据集
将你的自定义图片数据集放在一个文件夹中。
3. 修改HRNet代码库中的测试文件
HRNet代码库中的测试文件是`test.py`。你需要修改这个文件,以适应你的数据集。具体来说,你需要修改测试文件中的图片路径和输出路径。
```python
from lib.core.config import config
from lib.models.pose_hrnet import get_pose_net
from lib.datasets import dataset_dict
from lib.utils.utils import create_logger
import torch
import cv2
import os
import numpy as np
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'
cfg = config
cfg.merge_from_file('experiments/coco/hrnet/w32_256x192_adam_lr1e-3.yaml')
cfg.TEST.MODEL_FILE = 'models/pytorch/pose_coco/pose_hrnet_w32_256x192.pth'
cfg.freeze()
logger, _, _, _ = create_logger(cfg, cfg.DATASET.TRAIN_SET, 'test')
# 修改以下两行代码,以适应你的数据集
img_path = 'your/image/path.jpg'
output_path = 'your/output/path.mat'
dataset_name = cfg.DATASET.TEST_SET
dataset = dataset_dict[dataset_name](cfg, 'test')
num_classes = dataset.test_num_classes
logger.info('=> {} test dataset has {} images'.format(dataset_name, len(dataset)))
model = get_pose_net(cfg, num_classes)
model.load_state_dict(torch.load(cfg.TEST.MODEL_FILE), strict=False)
model.eval()
model.cuda()
image = cv2.imread(img_path)
with torch.no_grad():
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
image = dataset.normalize_image(image)
image = torch.from_numpy(image).unsqueeze(0).cuda()
outputs = model(image)
output = outputs[-1].cpu().numpy()
np.save(output_path, output)
logger.info('=> predict done!')
```
4. 运行测试文件,生成输出文件pred.mat
运行修改后的测试文件`test.py`,生成输出文件`pred.mat`。
```bash
python test.py
```
生成的`pred.mat`文件将包含HRNet对于输入图片的预测结果。
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