Human-Keypoints-Detection

1.目录结构

├── configs                # 模型配置文件
├── models                 # 模型文件
├── data                   # 数据
├── demo                   # demo文件
├── libs                   # 第三方库文件
├── utils                  # 工具包
├── README.md              # 说明文件
├── requirements.txt       #
└── demo.py                # demo测试文件

2. Train

• 目前只提供推理代码,训练代码暂时不开放

3.Test

• 测试可视化效果
• python demo.py
• 修改demo.py代码，可实现不同的关键点检测

    # 自定义MPII上半身6个关键点
    hp = PoseEstimation(config=val_config.body_mpii_192_256, device="cuda:0")
    # COCO共17个关键点
    # hp = PoseEstimation(config=val_config.person_coco_192_256, device="cuda:0")
    # 自定义COCO上半身11个关键点
    # hp = PoseEstimation(config=val_config.body_coco_192_256, device="cuda:0")
    image_dir = "data/test_images"
    hp.detect_image_dir(image_dir, detect_person=True, waitKey=0)

4.C++版本

git clone https://github.com/PanJinquan/Human-Pose-Estimation-Lite-cpp

目前，已将该仓库python，使用C++实现，支持如下功能：

• 支持Linux，Android，Windows系统
• 支持Android CPU和GPU运行(OpenCL加速)，轻量化模型在手机上可实时运行，亲测麒麟980测试30ms左右
• 升级可支持RK芯片NPU(如RK1808 RV1109/RV1126)
• 提供人体(person)检测模型，包括C++版本
• 仅用于学习交流，并未进行过多的性能优化
• 博客《2D Pose人体关键点检测(Python/Android /C++ Demo) 》