人体关键点检测项目

本项目是一个基于深度学习的人体关键点检测系统，旨在识别图像或视频中的人体姿态。它利用了卷积神经网络（特别是提到了基于 MobileNet 的姿态估计模型）来定位人体的关键关节部位。

项目简介

该项目包含完整的训练和推理流程：

• 训练流程：使用如 COCO 等数据集对模型进行训练，包括数据加载、数据增强、模型初始化、损失计算、反向传播和检查点保存等步骤。
• 推理流程：加载训练好的模型，对新的图像或视频进行处理，提取并可视化人体关键点和姿态。

项目还包括对可选的中间特征图（如 Heatmaps 和 PAFs）进行可视化的功能，以及对 OpenVINO 工具套件的潜在支持。

主要特性

• 基于 MobileNet 的高效姿态估计模型：平衡了速度与精度。
• 完整的训练和推理管线：从数据准备到模型部署。
• 支持 COCO 数据集：包含数据加载和标签准备脚本。
• 数据增强：提升模型的泛化能力。
• 模块化设计：代码结构清晰，易于扩展。
• 详细的流程图：通过 inference_flow.py 和 trainning_flow.py 脚本可以生成详细的训练和推理流程图，帮助理解项目逻辑。
  • 整体流程图 (inference_0_overall_control_flow.png, training_0_overall_control_flow.png)
  • 各阶段详细流程图 (例如: inference_1_setup.png, training_1_data_setup.png 等)
• (可能) 支持 OpenVINO 加速：modules/openvino 目录下包含相关模块。

目录结构

D:\HUMAN_KEYPOINTS_DETECTION │ inference_flow.py # 生成推理流程图的脚本 │ trainning_flow.py # 生成训练流程图的脚本 │ README.md # 项目说明文件 ├─src │ └─human_keypoints_detection │ │ run.py # 运行推理的入口脚本 │ │ train.py # 运行训练的入口脚本 │ │ val.py # (可能)运行验证的入口脚本 │ │ │ ├─datasets │ │ │ coco.py # COCO 数据集处理 │ │ │ prepare_train_labels.py # 准备训练标签 │ │ │ transformations.py # 数据增强/转换 │ │ │ init.py │ │ │ │ │ └─coco │ │ ├─annotation # COCO 标注文件存放处 │ │ └─images # COCO 图像文件存放处 │ │ └─val2017 # 示例：COCO 验证集图片 │ │ ... (图像文件) │ │ │ ├─models │ │ with_mobilenet.py # 基于 MobileNet 的模型定义 │ │ init.py │ │ │ └─modules │ │ conv.py # 卷积层模块 │ │ get_parameters.py # 获取模型参数 │ │ keypoints.py # 关键点处理逻辑 │ │ load_state.py # 加载模型状态 │ │ loss.py # 损失函数定义 │ │ pose.py # 姿态数据结构和处理 │ │ init.py │ │ │ └─openvino # OpenVINO 相关模块 │ conv.py │ draw.py │ inference_engine_openvino.py │ inference_engine_pytorch.py │ input_reader.py │ legacy_pose_extractor.py │ load_state.py │ one_euro_filter.py │ parse_poses.py │ pose.py └─ ... (生成的流程图图片等)

安装与环境配置

1. 克隆项目：

   git clone <repository_url>
   cd <project_directory>

2. 安装依赖： 项目可能依赖于 Python, PyTorch, OpenCV, Graphviz (用于生成流程图) 等库。建议创建一个虚拟环境，并根据 requirements.txt (如果提供) 安装依赖。

   pip install -r requirements.txt # 如果有此文件
   # 或手动安装主要依赖:
   # pip install torch torchvision torchaudio opencv-python numpy graphviz

   确保 Graphviz 已正确安装并添加到系统 PATH，以便生成流程图。

3. 准备数据集：

   • 下载 COCO 数据集（或其他支持的数据集）。
   • 按照 src/human_keypoints_detection/datasets/coco/ 下的结构组织图像和标注文件。
   • 运行 src/human_keypoints_detection/datasets/prepare_train_labels.py (如果需要预处理标签)。

使用说明

1. 生成流程图 (可选)

为了更好地理解项目结构，可以首先生成流程图：

python inference_flow.py
python trainning_flow.py

这将在项目根目录下生成多张 .png 格式的流程图。

2. 模型训练

执行训练脚本，通常需要指定配置文件或命令行参数：

python src/human_keypoints_detection/train.py --config <path_to_config_file> # 示例命令

具体的训练参数和配置请参考 train.py 脚本的帮助信息或相关文档。训练好的模型权重（检查点）通常会保存在指定的目录中。

3. 模型推理

使用 run.py 脚本进行推理。你需要提供训练好的模型路径和输入源（图像、视频或摄像头）。

python src/human_keypoints_detection/run.py --checkpoint-path <path_to_checkpoint> --images <path_to_image_folder_or_file>
# 或者处理视频:
# python src/human_keypoints_detection/run.py --checkpoint-path <path_to_checkpoint> --video <path_to_video_file_or_camera_id>

具体的推理参数请参考 run.py 脚本的帮助信息。

4. 模型验证 (如果适用)

如果项目包含 val.py 脚本，它可能用于在验证集上评估模型性能：

python src/human_keypoints_detection/val.py --config <path_to_config_file> --checkpoint <path_to_checkpoint> # 示例命令

贡献

欢迎对本项目进行贡献！如果您有任何改进建议或发现了bug，请提交 Pull Request 或 Issue。

许可证

我改的我没权力我分配不了许可证哈