Semantic Graph Convolutional Networks for 3D Human Pose Regression 开源项目教程
2025-05-20 21:58:17作者:蔡丛锟
1. 项目介绍
本项目是基于论文“Semantic Graph Convolutional Networks for 3D Human Pose Regression”的PyTorch实现。该论文提出了一种新型的图卷积网络架构,适用于具有图结构数据的回归任务。本项目专注于使用图卷积网络进行3D人体姿态估计,并在Human3.6M数据集上展示了优异的性能。
2. 项目快速启动
环境准备
- Python 2.7
- PyTorch 1.1.0
- Ubuntu 16.04
- NVIDIA GPU
首先,确保安装了上述环境。推荐使用Anaconda安装Python 2.7,并按照官方指南安装PyTorch。
克隆项目
git clone git@github.com:garyzhao/SemGCN.git
cd SemGCN
安装依赖
pip install -r requirements.txt
数据集设置
详细的数据集设置说明可以在项目中的data/README.md文件中找到。数据准备代码来自于VideoPose3D项目。
预训练模型评估
预训练模型可以从Google Drive下载,并放置在项目根目录下的checkpoint文件夹中。
评估Martinez等人的模型:
python main_linear.py --evaluate checkpoint/pretrained/ckpt_linear.pth.tar
评估不带非局部块的SemGCN模型:
python main_gcn.py --evaluate checkpoint/pretrained/ckpt_semgcn.pth.tar
评估带非局部块的SemGCN模型:
python main_gcn.py --non_local --evaluate checkpoint/pretrained/ckpt_semgcn_nonlocal.pth.tar
从零开始训练
如果想要重现预训练模型的结果,可以运行以下命令。
对于Martinez等人的模型:
python main_linear.py
对于不带非局部块的SemGCN模型:
python main_gcn.py --epochs 50
对于带非局部块的SemGCN模型:
python main_gcn.py --non_local --epochs 30
3. 应用案例和最佳实践
可视化模型预测
可以通过以下命令生成模型预测的可视化结果:
python viz.py --architecture gcn --non_local --evaluate checkpoint/pretrained/ckpt_semgcn_nonlocal.pth.tar --viz_subject S11 --viz_action Walking --viz_camera 0 --viz_output output.gif --viz_size 3 --viz_downsample 2 --viz_limit 60
训练和评估最佳实践
- 使用地面真实2D检测结果进行训练和评估。
- 根据需要调整网络设置,如
num_layers和hid_dim。 - 使用预训练模型作为起点,进行微调以满足特定需求。
4. 典型生态项目
- 3d-pose-baseline
- 3d_pose_baseline_pytorch
- VideoPose3D
以上项目为相关领域的其他开源项目,可以为研究者和开发者提供额外的资源和参考。在开展类似研究时,可以考虑借鉴这些项目的实现和最佳实践。
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