姿態估計1-02：HR-Net(人體姿態估算)-官方模型訓練測試-報錯解決

以下鏈接是個人關於HR-Net(人體姿態估算)所有見解，如有錯誤歡迎大家指出，我會第一時間糾正。有興趣的朋友可以加微信：a944284742相互討論技術。若是幫助到了你什麼，一定要記得點贊！因爲這是對我最大的鼓勵。
姿態估計1-00：HR-Net(人體姿態估算)-目錄-史上最新無死角講解

$\color{red}{注意，本人編寫該博客的時間爲2020/06/15，也就是說，你現在下載的作者代碼或許和}$
$\color{red}{本人的代碼不一樣（如果作者有更新過）還有就是，本人調試該代碼爲ubuntu18.04系統}$
$\color{red}{即下面的報錯都是Winds下使用ubuntu18.04報錯的過程，以及解決辦法}$

環境安裝

# 本人已經安裝好anaconda3
conda create -n HRNet-pytorch1.5-py3.6  -y python=3.6
conda activate HRNet-pytorch1.5-py3.6
pip install pycocotools
pip install torch==1.5.0+cu101 torchvision==0.6.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pip install tensorboardX
pip install yacs
pip install opencv-python
pip install scipy
pip install matplotlib

數據下載擺放

請認真閱讀README，因爲其介紹很詳細，本人就不再重述了。這裏主要演示的是coco 數據集

訓練測試

測試coco數據集

python tools/test.py   --cfg experiments/coco/hrnet/w32_256x192_adam_lr1e-3.yaml TEST.MODEL_FILE models/pytorch/pose_coco/pose_hrnet_w32_256x192.pth TEST.USE_GT_BBOX False

打印類似如下，表示測試成功：

 
訓練coco數據集
執行

python tools/train.py  -cfg experiments/coco/hrnet/w32_256x192_adam_lr1e-3.yaml \

打印類似如下，表示訓練成功：

結語

到這裏，模型的訓練和測試已經完成，接下來會帶着大家去閱讀論文，以及代碼解剖。