openmmlab-mmpose进一步语义理解，amazing。安装一下环境有点子难顶

• MMPose 是一款基于 Pytorch 的姿态估计开源工具箱，是 OpenMMLab 项目的成员之一，包含了丰富的 2D 多人姿态估计、2D 手部姿态估计、2D 人脸关键点检测、133关键点全身人体姿态估计、动物关键点检测、服饰关键点检测等算法以及相关的组件和模块，MMPose 由 8 个主要部分组成，apis、structures、datasets、codecs、models、engine、evaluation 和 visualization。概述 — MMPose 1.0.0 文档

• 创建一个 conda 虚拟环境并激活它。

  • conda create --name openmmlab python=3.8 -y
    conda activate openmmlab  
    conda install pytorch torchvision -c pytorch  
    pip install -U openmim
    mim install mmengine
    mim install "mmcv>=2.0.0"
    

  • 请注意，MMPose 中的一些推理示例脚本需要使用 MMDetection (mmdet) 检测人体。如果您想运行这些示例脚本，可以通过运行以下命令安装 mmdet:

  • mim install "mmdet>=3.0.0"
    

• 从源码安装，如果基于 MMPose 框架开发自己的任务，需要添加新的功能，比如新的模型或是数据集，或者使用我们提供的各种工具。从源码按如下方式安装 mmpose：

  • git clone https://github.com/open-mmlab/mmpose.git
    cd mmpose
    pip install -r requirements.txt
    pip install -v -e .
    # "-v" 表示输出更多安装相关的信息
    # "-e" 表示以可编辑形式安装，这样可以在不重新安装的情况下，让本地修改直接生效
    

• 验证安装

  • 为了验证 MMPose 是否安装正确，您可以通过以下步骤运行模型推理。首先我们需要下载配置文件和模型权重文件

  • mim download mmpose --config td-hm_hrnet-w48_8xb32-210e_coco-256x192  --dest .
    

  • 下载过程往往需要几秒或更多的时间，这取决于您的网络环境。完成之后，您会在当前目录下找到这两个文件：td-hm_hrnet-w48_8xb32-210e_coco-256x192.py 和 hrnet_w48_coco_256x192-b9e0b3ab_20200708.pth, 分别是配置文件和对应的模型权重文件。

  • 验证推理示例：如果您是从源码安装的 mmpose，可以直接运行以下命令进行验证：

  • python demo/image_demo.py \
        tests/data/coco/000000000785.jpg \
        td-hm_hrnet-w48_8xb32-210e_coco-256x192.py \
        hrnet_w48_coco_256x192-b9e0b3ab_20200708.pth \
        --out-file vis_results.jpg \
        --draw-heatmap
    

  • 代码会将预测的关键点和热图绘制在图像中的人体上，并保存到当前文件夹下的 vis_results.jpg。

• MMPose 1.0 与之前的版本有较大改动，对部分模块进行了重新设计和组织，降低代码冗余度，提升运行效率，降低学习难度。MMPose 1.0 采用了全新的模块结构设计以精简代码，提升运行效率，降低学习难度。20 分钟了解 MMPose 架构设计 — MMPose 1.0.0 文档