openpose VGG下载
时间: 2024-09-21 15:04:22 浏览: 27
OpenPose是一个开源的人体关键点检测库,它使用深层卷积神经网络来同时估计人体的姿态和关键点。VGG(Visual Geometry Group)通常指的是VGGNet,一种深度学习模型,特别是在图像分类任务中非常知名,由牛津大学的研究团队开发。
如果你想要下载OpenPose中的VGG模型,这通常是作为预训练模型的一部分提供的,用于特征提取。OpenPose官方GitHub仓库中通常会包含必要的模型权重文件。以下是下载步骤的大致概述:
1. **访问OpenPose GitHub**: 首先,你需要访问OpenPose的GitHub页面(https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose),这是获取最新版本资源的地方。
2. **找到所需文件**:在`weights`目录下,查找与VGG相关的文件,如`vgg.prototxt`(模型结构描述)和`vgg.caffemodel`(预训练权重)。
3. **下载源码和依赖**:如果需要,确保你也下载了整个项目源码和安装了所有依赖库。
4. **配置设置**:在配置文件(例如`config/pose.json`)中,确认是否包含了VGG模型的相关信息。
5. **预训练模型加载**:在代码中,你可以按照文档说明加载VGG模型,以便在人体关键点检测过程中使用。
注意:由于版权原因,直接下载预训练的VGG模型可能涉及许可限制,因此建议使用OpenPose提供的预处理好的模型,或者自己在合适的平台上下载并合法使用。
相关问题
openpose改进
根据引用,openpose是一个开放的代码项目,可以通过改进来帮助提升其功能。你可以通过与项目团队联系来提供帮助。另外,你可以从提供的链接中下载最新的数据集。
根据引用,你可以通过该链接获取有关openpose输出的更多文档信息。
根据引用,openpose的网络结构主要基于vgg19,并在后续添加了6个stage,最后一个stage分别预测PAF(Part Affinity Fields)和PCM(part confidence map)。前三个stage在vgg19的基础上进行了3次下采样,而后续的stage没有进行下采样操作。
所以,openpose可以通过改进网络结构、优化算法和数据集来提升其性能和功能。
openpose网络结构
OpenPose是一个人体姿态估计框架,使用卷积神经网络来检测人体姿态并进行关键点定位。其网络结构主要分为两部分:特征提取网络和姿态估计网络。
特征提取网络:
特征提取网络使用了类似于VGG网络的结构,包括多个卷积层和池化层。该网络以256x256的图像作为输入,输出为大小为46x46的特征图。其中,卷积核的大小为3x3,步长为1,池化核的大小为2x2,步长为2。
姿态估计网络:
姿态估计网络使用了多个分支结构,每个分支结构用于预测一个人体关键点的坐标,包括身体部位的17个关键点和面部部位的70个关键点。每个分支结构由两个卷积层和一个反卷积层组成,用于从特征图中提取关键点位置。此外,还增加了一个1x1的卷积层用于压缩特征图维度。最终,所有分支结构的输出被拼接在一起形成关键点位置的预测结果。
整个网络的训练使用了多任务学习的方法,同时优化了特征提取网络和姿态估计网络的参数。