开源|2017 CVPR（Oral Paper）：多目标实时体态估测 项目开源

全球人工智能

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来源：arxiv  编辑： 王健

本目录下的代码赢得了2016年MSCOCO关键点挑战赛以及2016年ECCV最佳演示奖，并发表在2017年CVPR的口头论文(Oral Paper）中。

演示视频：

https://v.qq.com/txp/iframe/player.html?vid=d0386wx8u2s&width=500&height=375&auto=0

在论文中，我们提出了一种自下而上的方法进行多人姿态估计，这种方法不需要任何行人检测的算法。

论文地址：https://arxiv.org/abs/1611.08050

实验结果

测试

C ++（实时版本，用于演示）

• 按照说明，使用我们改动后的Caffe。

改动后caffe地址：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/caffe_rtpose

• 三种输入选项：图像，视频，网络摄像机

Matlab（较慢，用于COCO评估）

·        兼容一般的Caffe，但需要编译matcaffe。

·        运行

cd testing

get_model.sh

从我们的Web服务器检索最新的MSCOCO模型。

• 更改config.m中的caffe 地址并运行demo.m例程。

Python

cd  testing / python

ipython notebook

• 打开demo.ipynb 并执行代码

训练

网络结构

训练步骤

• 运行

cd training

bash getData.sh

得到 dataset/COCO/images/ 文件夹下的数据集COCO，关键点信息在 dataset/COCO / annotations / 文件夹中，COCO官方工具箱在文件夹 dataset/ COCO / coco / 下。

·在 matlab 中运行 getANNO.m，在dataset/COCO/mat/将标注格式从 json 转换为 mat。

·在 matlab 中运行 genCOCOMask.m，得到无标签人的掩码图像。并且，在 matlab 中可以使用'parfor'（并行计算）来加速代码。

·运行genJSON('COCO')，在 dataset/COCO/json/ 中生成一个 json 文件。 json 文件包含训练所需的原始信息。

·运行python  genLMDB.py 生成 COCO 数据库的 LMDB 文件，也可以运行如下代码：

bashget_lmdb.sh

得到已经生成好的LMDB文件

·下载改动后的caffe，编译 pycaffe。他将与 caffe_rtpose（用于测试）合并。

·运行

pythonsetLayers.py —exp 1

生成用于训练的prototxt和脚本文件。

• 下载VGG-19模型。利用此模型初始化前10层网络参数。

模型地址： https://gist.github.com/ksimonyan/3785162f95cd2d5fee77

• 运行

bash train_pose.sh 0,1

由setLayers.py生成，开始使用两个GPU进行训练。

相关论文： https://github.com/shihenw/convolutional-pose-machines-release

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