在这篇博文中，我将详细记录如何解决“OpenPose PyTorch版本”相关的问题。OpenPose是一种高效的姿态估计库，而PyTorch则是一个流行的深度学习框架。将两者结合，为计算机视觉和人体姿态识别应用开辟了新的可能性。为了更清晰地展示过程，我会按照一定的结构进行梳理，涵盖从背景定位到故障复盘的各个方面。
### 背景定位
在我接触OpenPose PyTorch版本的项目时，深刻感
https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose可以参考官网然后查资料配置。官网只介绍需要哪些东西，至于怎么安装所需的东西，就自己查资料。我这边就总结了我自己配置的过程。准备工作更新源：sudo gedit /etc/apt/sources.list在最后加上deb http://mirrors.ustc.edu.cn/u
之前有介绍过基于tensorflow的openpose版本安装，但是我觉得没有caffe框架那么好用，很多功能也实现不了，比如调节net_resolution的调节，通过调节分辨率来提高检测的精确性和检测速度。还有手、脸和足的关键点识别，这些目前来说，tensorflow版本都没有涉及到。 所以寻求caffe框架好处多多，希望想进行大型项目开发的小伙伴还是选择caffe版本的，源码是c+。如果本身
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2024-10-14 21:08:40
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最近有个小项目要搞姿态识别，简单调研了一下2D的识别：基本上是下面几种（单人）single person
直接关键点回归heatmap，感觉其实就是把一个点的标签弄成一个高斯分布（多人）multi person
自顶向下：先把人圈出来，再针对单个人做检测自底向上：把所有关键点弄出来，再聚合适配到个人这个不是本文重点，笔者也还没吃透，可以看这篇综述：Deep Learning-Based
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2023-10-20 08:39:45
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# PyTorch OpenPose：人体姿态识别的实现
在计算机视觉领域，人体姿态识别是一个备受关注的主题，它能够帮助机器理解人类的动作和姿势，从而在安全、娱乐、医疗等多个领域发挥作用。其中，OpenPose是一个广泛应用的框架，能够实时检测图像中的人体关键点。而在本文中，我们将探讨如何使用PyTorch实现OpenPose，并提供相应的代码示例。
## OpenPose简介
OpenPo
# 使用PyTorch实现OpenPose
在计算机视觉领域，OpenPose是一个非常有名的姿态识别库，它可以识别出人体的关键点。作为一个刚入行的小白，理解并实现OpenPose会让你的技能更加全面。本文将详细指导你如何使用PyTorch实现OpenPose，包括步骤、代码示例及解释。
## 过程流程概述
首先，让我们总结整个过程的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-05 06:23:52
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前言之前出过一个关于openpose配置的博客，不过那个代码虽然写的很好，而且是官方的，但是分析起来很困难，然后再opencv相关博客中找到了比较清晰的实现，这里分析一波openpose的推断过程。国际惯例，参考博客：opencv官方文档，只有单人大佬的实现，包括多人解读直接使用opencv的dnn库调用openpose的caffe模型，然后对输出进行后处理。重点是代表关节连接亲密度的亲和场的解析
文章目录简介安装初试读写数据插入图片TODO：批量插入图片行高列宽水平垂直居中遍历所有单元格单元格数字格式数学公式合并单元格折叠插入和删除行、列移动范围单元格开启筛选功能样式默认样式字体颜色边框填充对齐应用样式批量应用样式设置默认样式应用在合并单元格冻结首行复制样式常用属性删除工作表图表统计字符数量与列宽关系参考文献 简介纵使xlwings很好用，也掩盖不了无法在Linux上部署的缺点。open
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2023-11-07 16:29:46
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# OpenPose PyTorch 训练入门指南
在本篇文章中，我们将为初学者详细介绍如何在PyTorch上实现OpenPose的训练。OpenPose是一种用于姿态估计的开源工具，通过识别和定位人类身体、手部以及面部的关键点，广泛应用于动作识别、行为分析等领域。
## 1. 整个实现流程
首先，我们提供一个简洁的流程图，总结整个实现过程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-13 06:52:45
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目录一、ResNet为什么能训练出1000层的模型1.1 Residual如何处理梯度消失？一、ResNet为什么能训练出1000层的模型1.1 Residual如何处理梯度消失？如何避免梯度消失？一个办法就是将乘法运算变成加法运算（ResNet就是这么做的，特别是残差连接（Residual Connection））。那么，Residual是如何处理梯度消失的？ 假设有一个预测模型：y
### PyTorch OpenPose 教程
在本篇博文中，我们将详细讲解如何在 PyTorch 中实现 OpenPose 的功能，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧以及扩展应用。本文将着重于逻辑清晰的步骤和实用的技巧，帮助您快速上手。
#### 环境准备
在开始之前，需要配置好环境以及安装相关的依赖包和库。
前置依赖安装：
```bash
# 安装PyTorch及其
openpose pytorch 测试 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import copy import numpy as np import torch from src import model from src import util
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2021-04-05 19:40:00
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开源项目1 Pytorch0.4.1_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimationhttps://github.com/tracer9/Pytorch0.4.1_Openpose/blob/master/README.md#train-your-model-from-scratch开源项目2A PyTorch toolkit for 2D Human Pose Est
原创
2022-04-06 10:01:04
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# 使用 PyTorch 实现 OpenPose
OpenPose 是一种用于实时多人姿态估计的系统，由于其高效性和准确性，越来越多的开发者选择使用它。今天，我们将通过以下步骤实现 OpenPose，在 PyTorch 环境下编写相应代码。
## 实现流程
以下表格展示了解决方案的总体流程：
| 步骤 | 说明
OpenPose最新论文《Realtime Multi-Person 2D Human Pose Estimation using Part Affinity Fields》笔记摘要能有效检测图像中多个人的2D姿态。使用PAFs (Part Affinity Fields)，来学习关键点和肢体。这种结构对global context（全局上下文）进行编码，自下而上进行解析。特点：多人，高精度，实时
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2023-07-31 13:03:49
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Win10系统-Pytorch安装笔记（使用pip指令）准备工作：CUDA11.6+Python3.9+pytorch1.13.1+Anaconda3-2022.05+pycharm2021.3.31.在anaconda prompt中创建环境。conda create -n pytorch python=3.9//pytorch是环境名。随便起（记得更换python对应的版本数） 输入以下指令即
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2023-10-20 10:43:06
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小白学Pytorch系列–Torch.nn API (3)方法注释nn.MaxPool1d对由多个输入平面组成的输入信号应用1D最大池化。nn.MaxPool2d对由多个输入平面组成的输入信号应用二维最大池化。nn.MaxPool3d在由多个输入平面组成的输入信号上应用3D最大池化。nn.MaxUnpool1d计算MaxPool1d的偏逆。nn.MaxUnpool2d计算MaxPool2d的偏逆。
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2024-01-04 23:46:44
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# 使用 PyTorch 训练 OpenPose
## 引言
OpenPose 是一个开源库，能够实时进行多人姿态估计。它能够识别图像或视频中人的身体、手、面孔和足部关键点。随着计算机视觉领域的迅猛发展，使用 PyTorch 来训练和微调这些模型变得越来越普遍。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 PyTorch 训练 OpenPose，提供一些示例代码，并解释相关的概念。
## 知识背景
在
开源项目1Pytorch0.4.1_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimationhttps://github.com/tracer9/Pytorch0.4.1_Openpose/blob/master/README.md#train-your-model-from-scratch开源项目2A PyTorch toolkit for 2D Human Pose ...
原创
2021-04-22 20:31:38
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# 如何在PyTorch中实现OpenPose源码
OpenPose是一种开源的姿态估计技术，广泛应用于人类行为分析。通过在PyTorch中实现OpenPose，我们可以利用其灵活和高效的深度学习功能。接下来，我将为你详细介绍实施的流程，所需的每一步以及代码示例。
## 流程概览
以下是实现OpenPose源码的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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