Poseur项目安装与使用教程
2025-04-16 02:16:54作者:蔡怀权
1. 项目目录结构及介绍
Poseur项目是基于MMPose的,用于直接人体姿态回归的Transformer模型。项目目录结构如下:
configs: 存放模型的配置文件。demo: 包含了用于演示的脚本和示例数据。docker: 存放Docker相关的配置文件和脚本。docs: 项目的文档资料。mmpose: 包含了MMPose的相关代码。requirements: 存放项目依赖的Python包列表。resources: 存放项目所需的一些资源文件。tests: 包含测试代码和测试数据。tools: 存放项目的一些工具脚本。.gitignore: 定义Git忽略的文件。CITATION.cff: 项目引用的CFF格式文件。LICENSE: 项目的许可证文件。MANIFEST.in: 打包项目时包含的文件列表。README.md: 项目的README文件。mmpose_README.md: MMPose的相关README文件。mmpose_README_CN.md: MMPose的中文README文件。model-index.yml: 模型索引文件。pytest.ini: pytest的配置文件。requirements.txt: 项目依赖的Python包。setup.cfg: 设置项目配置的文件。setup.py: 设置项目的Python包。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要是通过tools目录下的脚本进行的,以下是几个主要的启动文件及其作用:
dist_train.sh: 分布式训练脚本,用于启动多GPU训练。dist_test.sh: 分布式测试脚本,用于在测试数据上评估模型。top_down_img_demo.py: 图像演示脚本,用于在单张图片上展示模型的预测结果。
3. 项目的配置文件介绍
配置文件位于configs目录下,这些文件决定了模型的架构、训练过程和测试过程的细节。以下是一些主要的配置文件:
poseur/coco/poseur_r50_coco_256x192.py: 定义了基于ResNet50的Poseur模型在COCO数据集上的训练配置。poseur/coco/poseur_res50_coco_256x192.py: 用于COCO数据集评估的模型配置。poseur/coco/poseur_res50_coco_wholebody_256x192.py: 定义了用于COCO-WholeBody数据集的ResNet50模型的训练配置。
配置文件通常包含以下部分:
model: 定义模型的架构和参数。data: 配置数据集的路径和预处理参数。train_cfg: 训练过程的配置,包括优化器、学习率策略等。test_cfg: 测试过程的配置,例如评估指标和结果保存的设置。workflow: 定义训练和验证的流程。
通过修改这些配置文件,用户可以根据自己的需求调整模型的训练和测试过程。
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