Sapiens项目运行pose_keypoints308.sh脚本问题分析与解决方案

问题现象

在使用Sapiens项目中的pose_keypoints308.sh脚本时，用户遇到了两个主要问题：

1. 脚本执行时卡在加载检测模型检查点的步骤，进度条显示异常
2. 即使删除检测相关参数后，又出现段错误(核心已转储)的问题

问题分析

检测模型加载卡住

当脚本执行到加载RTMDet检测模型检查点时，程序会停滞不前。这通常与以下因素有关：

1. 模型文件损坏或不完整：检查点文件可能下载不完整或损坏
2. 环境配置问题：特别是PyTorch版本与CUDA版本的兼容性问题
3. 硬件资源不足：显存或内存不足导致加载失败

段错误问题

删除检测相关参数后出现的段错误，可能源于：

1. 输入数据格式问题：图像路径文件格式不正确
2. CUDA相关错误：GPU驱动或CUDA环境配置不当
3. 模型兼容性问题：PyTorch版本与模型权重不匹配

解决方案

方案一：移除检测相关参数

多位用户验证，通过删除脚本中的检测模型配置可以解决问题：

# 原命令
CUDA_VISIBLE_DEVICES=${VALID_GPU_IDS[GPU_ID]} python ${RUN_FILE} ${CHECKPOINT} \
    --det-config ${DETECTION_CONFIG_FILE} \
    --det-checkpoint ${DETECTION_CHECKPOINT} \
    --num_keypoints 308 \
    --batch-size ${BATCH_SIZE} \
    --input "${INPUT}/image_paths_$((i+1)).txt" \
    --output-root="${OUTPUT}" \
    --radius ${RADIUS} \
    --kpt-thr ${KPT_THRES}

# 修改后命令
CUDA_VISIBLE_DEVICES=${VALID_GPU_IDS[GPU_ID]} python ${RUN_FILE} ${CHECKPOINT} \
    --num_keypoints 308 \
    --batch-size ${BATCH_SIZE} \
    --input "${INPUT}/image_paths_$((i+1)).txt" \
    --output-root="${OUTPUT}" \
    --radius ${RADIUS} \
    --kpt-thr ${KPT_THRES}

方案二：升级PyTorch版本

项目维护者建议将PyTorch升级到2.2及以上版本，这可以解决部分兼容性问题：

pip install torch==2.2.0 torchvision==0.17.0 torchaudio==2.2.0

验证结果

采用上述解决方案后，多位用户报告问题得到解决，脚本能够正常执行并输出结果：

Distributing 100 image paths into 1 jobs.
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████| 13/13 [00:39<00:00,  3.06s/it]
Total inference time: 41.38 seconds. FPS: 2.42
Processing complete.
Results saved to /path/to/output

最佳实践建议

1. 环境配置：确保使用PyTorch 2.2+和兼容的CUDA版本
2. 资源监控：执行时监控GPU显存使用情况
3. 逐步调试：先在小批量数据上测试，确认无误后再处理完整数据集
4. 日志记录：添加详细日志记录，便于问题定位

通过以上分析和解决方案，用户应该能够顺利运行Sapiens项目中的关键点检测脚本。如遇其他问题，建议检查完整的环境配置和输入数据格式。