Pose Proposal Networks(PPN)

總體思路

       不同於自上而下先檢測人再基於proposals檢測人體關鍵點的方法，PPN的方法借鑑單階段目標檢測的思路，將人體姿態估計轉化爲目標檢測問題，從圖像中直接回歸出人和關鍵點的位置；不同於自下而上的逐像素關鍵點連接方法，PPN可直接從CNN輸出關節的連接和生成候選姿態。雖然速度和精度都不是最優的，綜合考慮速度和精度，模型還是很有優勢的。
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環境配置

• 創建pytorch環境
  添加國內鏡像源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

設置搜索時顯示通道

conda config --set show_channel_urls yes

創建pytorch gpu環境並激活

conda create -n pytorch_ppn  python=3.6
conda activate pytorch_ppn

查看cuda版本

cat /usr/local/cuda/version.txt

CUDA Version 9.0.176

查看cudnn版本

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

cat: /usr/local/cuda/include/cudnn.h: No such file or directory

下載對應版本的pytorch
pytorch下載

pip install torch-0.4.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

• tensorboard安裝

 pip install tensorboard

• opencv安裝

pip install opencv-python #安裝opencv
pip install opencv-contrib-python #安裝opencv的contrib擴展包

• 檢查環境是否正確安裝，無報錯信息，說明正確安裝

python
>>> import cv2
>>> import torch
>>> import tensorboard
>>> import tensorboard