MMPose怎么用Python代码快速跑通单图姿态估计?
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MMPose 是一个基于 PyTorch 的姿势估计的开源工具箱-python
MMPose 是一个基于 PyTorch 的姿势估计的开源工具箱 简介 MMPose 是一个基于 PyTorch 的姿态估计开源工具箱。 它是 OpenMMLab 项目的一部分。 master 分支与 PyTorch 1.3+ 一起使用。 Benchmark 和 Model Zoo Benchmark 与其他开源项目可在 benchmark.md 上获得。 结果和模型在每个方法的 config 目录的 README.md 中可用。 可以在模型动物园页面中找到摘要。 安装 请参考 install.md 进行安装。 入门 请参阅getting_started.md 以了解MMPose 的基本用法。 许可证 这个项目是在 Apache 2.0 许可证下发布的。 贡献 我们感谢所有为改进 MMPose 所做的贡献。 有关贡献指南,请参阅 MMDetection 中的 CONTRIBUTING.md。 引用 如果您在研究中使用此工具,请引用此项目。 @misc{mmpose, author = {Wang, Can* and Jin, Sheng* and Duan, H
Python库 | mmpose-0.7.0-py2.py3-none-any.whl
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Ai健身体能测试之python仰卧起坐计数个数统计
Ai健身体能测试之python仰卧起坐计数个数统计 效果演示:https://www.bilibili.com/video/BV1LP4y1877p/ 视频部署教程:https://download.csdn.net/download/babyai996/88581965
基于python实现CBA球员数据可视化分析系统的设计与实现源码+论文文件+演示视频.zip
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基于PyTorch的mmpose姿态估计算法库设计源码
本项目是基于PyTorch的mmpose姿态估计算法库设计源码,包含1657个文件,其中Python源文件922个,Markdown文档360个,YAML文件160个,JPG图片78张,JSON文件47个,PNG图片19张,文本文件10个,Shell脚本7个,
openmmlab下的mmpose框架工程
官网为https://github.com/open-mmlab/mmpose
将 LabelMe 标注的关键点数据转换为 COCO 关键点数据集格式,用于训练 MMPose 等姿态估计模型
这个 Python 文件的作用是:将 LabelMe 标注的关键点数据转换为 COCO 关键点数据集格式,用于训练 MMPose 等姿态估计模型。 主要功能包括: 支持多种仪表类型(如油温表、避雷器、压力表等),每种类型有预定义的关键点标签列表(如 "start", "end", "head" 等)。 读取 LabelMe 的 JSON 标注文件,从中提取矩形框(rectangle)和关键点(point)。 按指定类别和关键点数量,生成符合 COCO 格式的 images、annotations 和 categories。 自动校验关键点数量是否完整,若某张图的关键点缺失或顺序错误,会记录到 errorlist_xxx.txt 文件中。 支持划分训练集和验证集(默认按 9:1 比例),并分别保存为两个 COCO JSON 文件。 输出文件命名包含类别名和时间戳,便于版本管理。 适用于工业场景下的指针式仪表读数关键点检测任务的数据预处理。 改进项 说明  自动推导关键点数量 不再依赖 --join_num,从 CLASSDICT 自动获取  鲁棒的关键点匹配 使用字典映射,避免 index() 报错;跳过未知关键点  更合理的错误处理 记录错误但不中断,支持后续批量修复  ID 重置机制 每次 to_coco 前重置 img_id/ann_id,避免 train/val ID 冲突  图像存在性检查 避免引用不存在的 .jpg  标准 COCO 字段 添加 info, licenses 等  命令行参数优化 --class_name 设为必填,提升易用性  代码结构清晰 拆分逻辑,增加注释,符合 PEP8
jupter文件mmpose
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mmpose-main.zip
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mmpose:OpenMMLab姿势估计工具箱和基准
介绍 English | MMPose是一个基于PyTorch的开源姿势估计工具箱。它是的一部分。 master分支可与PyTorch 1.3+一起使用。 COCO 17点姿势估计 133点全身姿势估计() 主要特点 支持多种任务 我们支持当前研究领域中广泛的主流人体姿势分析任务,包括2d多人人体姿势估计,2d手姿势估计,2d人脸界标检测,133个关键点全身人姿势估计,时尚界标检测和3d人网格恢复。 更高的效率和更高的精度 MMPose实现了多种最新(SOTA)深度学习模型,包括自上而下和自下而上的方法。与等其他流行的代码库相比,我们可以实现更快的训练速度和更高的准确性。有关更多信息,请参见 。 支持各种数据集 该工具箱直接支持多个流行且具有代表性的数据集,COCO,AIC,MPII,MPII-TRB,OCHuman等。有关更多信息,请参见 。 精心设计,测试和记录 我们将MMP
PyPI 官网下载 | mmpose-0.12.0-py2.py3-none-any.whl
资源来自pypi官网,解压后可用。 资源全名:mmpose-0.12.0-py2.py3-none-any.whl
OpenMMLab姿态估计工具箱和基准
MMPose 是一款基于 PyTorch 的姿态分析的开源工具箱,是 OpenMMLab 项目的成员之一。 主分支代码目前支持 PyTorch 1.8 以上的版本。 最新进展 发布了 RTMW3D, 一个 3D 全身姿态估计的实时模型。 发布了单阶段实时多人姿态估计模型 RTMO。相比 RTMPose 在多人场景下性能更优 发布了不同尺寸的 RTMW 模型,满足不同的使用场景。模型尺寸覆盖从 RTMW-m 到 RTMW-x 的模型,输入图像尺寸包含 256x192 和 384x288 支持了 PoseAnything 的推理。在线试玩 我们支持了新的数据集: (ICCV 2015) 300VW 欢迎使用 MMPose 项目。在这里,您可以发现 MMPose 中的最新功能和算法,并且可以通过最快的方式与社区分享自己的创意和代码实现。向 MMPose 中添加新功能从此变得简单丝滑: 提供了一种简单迅捷的方式,将新的算法、功能和应用添加到 MMPose 中 更灵活的代码结构和风格,更少的限制,更简短的代码审核流程 通过独立项目的形式,利用 MMPose 的强大功能,同时不被代
YOLOv8动物姿态识别[代码]
本文介绍了基于YOLOv8的动物姿态识别项目,包含数据集、代码及详细的环境安装步骤。数据集AP-10K是首个用于通用动物姿态估计的大规模数据集,涵盖23个动物家族和54个物种的10,015张图像,标注文件采用COCO风格。文章详细说明了数据集的创建目的、数据清理过程及关键点标注的严格流程。此外,还提供了从环境配置到模型训练和推理的完整指南,包括安装Miniconda、PyTorch和MMPose的步骤。项目旨在促进动物姿态估计领域的研究,帮助开发者快速上手并实现高效模型训练。
本地编译mmcv-ful等老版本[项目代码]
本文详细记录了在配置开源项目pyskl环境时遇到的mmcv-ful、mmdet、mmpose版本兼容性问题及解决方案。作者最初尝试通过降级CUDA和torch版本来解决兼容性问题,但效果不佳。随后,导师建议先确保CUDA和torch能正常调用GPU,再通过本地编译源码的方式适配现有环境。文章详细介绍了本地编译mmcv的步骤,包括安装VS 2022、配置环境变量、下载源码、安装依赖项、设置CUDA目标架构以及编译和测试过程。此外,还提供了mmdet和mmpose的安装方法,并解决了xtcocotools和moviepy的版本兼容性问题。最终,作者成功完成了环境的配置,并分享了pip list中的详细依赖版本。
基于双目视觉的实时人体动作捕捉与姿态估计系统_深度学习_计算机视觉_三维重建_运动分析_OpenCV_PyTorch_Unity引擎_骨架跟踪_多目标识别_数据标注_动作数据库_体.zip
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人体姿态估计(人体关键点检测).rar
Python OpenCV OpenPose,实现人体姿态估计
这个脚本可以将人体姿态识别数据集从json(每张图片对应一张json)格式转换成主流的MS_COCO_json2coco.zip
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Windows安装mmdetection指南[源码]
本文详细介绍了在Windows系统下安装和测试mmdetection的完整流程。首先列出了最终安装的版本信息,包括NVIDIA GeForce MX330显卡、Windows 11系统、Python 3.9.15等。接着按照安装顺序逐步讲解了Anaconda、CUDA和cuDNN、Pytorch、visualstudio2019、mmcv-full、mmpose和mmpycocotools的安装方法及可能遇到的问题。最后提供了mmdetection的测试方法和常见问题解决方案,如管理员权限运行、mim命令不可用、安装超时等问题的处理方法。文章内容详实,对每个步骤都给出了具体操作命令和验证方法,适合需要在Windows环境下配置mmdetection的用户参考。
pyskl-main.zip
pyskl-main
错误修复
这是.ipynb的一部分,它将人类运动视频转换为.bvh。 更多信息在这里: :
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