Pose Proposal Networks(PPN)

总体思路

       不同于自上而下先检测人再基于proposals检测人体关键点的方法，PPN的方法借鉴单阶段目标检测的思路，将人体姿态估计转化为目标检测问题，从图像中直接回归出人和关键点的位置；不同于自下而上的逐像素关键点连接方法，PPN可直接从CNN输出关节的连接和生成候选姿态。虽然速度和精度都不是最优的，综合考虑速度和精度，模型还是很有优势的。
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环境配置

• 创建pytorch环境
  添加国内镜像源

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/

设置搜索时显示通道地址

conda config --set show_channel_urls yes

创建pytorch gpu环境并激活

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

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pytorch下载

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

• tensorboard安装

 pip install tensorboard

• opencv安装

pip install opencv-python #安装opencv
pip install opencv-contrib-python #安装opencv的contrib扩展包

• 检查环境是否正确安装，无报错信息，说明正确安装

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