首先简单介绍一下Alposepose
该模型提出的论文：《RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation》ICCV 2017，是由上海交通大学提出的，目前在多人自讨估计的效果最好。
论文 网址：https://arxiv.org/abs/1612.00137
文章的写作背景是单人姿态估计的方法不能用在多人上面，而多人姿态估计方法虽然效果不错，但是太慢了（485 seconds per image）。它对于多人姿态估计的方法采用传统的自顶向下的方法，即先检测人，再识别人体姿态。检测使用的是SSD-512，识别人体姿态使用的是state-of-the-art的Stacked Hourglass方法。致力于解决对于imperfect proposal，通过调整，使得crop的单人能够被单人姿态估计方法很好的识别，从而克服检测带来的定位误差。
目前的人体检测方法会产生两个主要问题：定位错误，以及多余的检测结果，尤其是SPPE （singal person pose estimation）。这篇文章就是为解决这个问题而来的，提出了RMPE方法。包括了三个模块：Symmetric Spatial Transformer Network (SSTN)用于在不准确的bounding box下仍能提取准确的单个人的范围，这是组合到SPPE里面的。NMS是处理多余的候选框的，它是采用了新的距离量测的方法来计算姿态的相似度，且是数据驱动的，不是预先设定的。PGPG用于增多训练样本。
想大致了解人体姿态的相关发展史可以参考博客：https://blog.csdn.net/qq_38522972/article/details/82953477
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
OK,那么下面介绍如何安装配置Alphapose模型：
我的电脑：Ubuntu16.04，GPU,NVIDIA184
我们知道Ubuntu自带两个版本的python，分别是python2.7和python3.5,我想说github官网给的配置方法是有一定的细节未给出，需要亲身实践才能明白，这里我先简单说一下：pytorch必须要装在系统的python3.5,因为官网给的测试程序和命令是python3的。按照我以下的方法完全可成功配置！！！
1，先下载模型代码
git clone -b pytorch https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose.git2，给python3.5安装必要的依赖项
pip install -r requirements.txt
3，下载两个模型： duc_se.pth 和yolov3-spp.weights，分别将他们放在./models/sppe and ./models/yolo文件夹里
链接：https://pan.baidu.com/s/1JOQlOlMUzJeHFi5f5jmOlg
提取码：c5ob
4，安装pytorch!!!
先登陆官网
选择需要的配置条件
这样一来我们看到最下面显示的两条命令，把命令在Ubuntu终端运行，直接复制粘贴即可，复制到终端突然一个问题：
ok，缺什么我们就安装呗，简单
成功。
继续安装：
这样我们就在Ubuntu自带的python安装好pytorch了。为了验证我们是否安装成功，可以这样：
python3
import torch
5，测试
测试图像：
python3 demo.py --indir ${img_directory} --outdir examples/res 测试视频并保存
python3 video_demo.py --video ${path to video} --outdir examples/res --save_video测试摄像头
python3 webcam_demo.py --webcam 0 --outdir examples/res --vis到此应该就没问题，我手头正好有个视频，想测试一下，期待结果，结果出现一个问题
这个简单，少啥补啥呗
检测视频：
结果视频会保存来，如图：
如果先看整体效果图可以从我的百度云里看：
链接：https://pan.baidu.com/s/14gXJBa9yu9REIswxTOjHZg
提取码：2rzg