多人姿態(tài)識(shí)別框架AlphaPose怎么用，針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，這篇文章詳細(xì)介紹了相對(duì)應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個(gè)問(wèn)題的小伙伴找到更簡(jiǎn)單易行的方法。
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人體姿態(tài)估計(jì)有兩個(gè)主流方案：Two-step framework 和Part-based framework。第一種方案是檢測(cè)環(huán)境中的每一個(gè)人體檢測(cè)框，然后獨(dú)立地去檢測(cè)每一個(gè)人體區(qū)域的姿態(tài)（自頂向下的方法）。第二種方案是首先檢測(cè)出環(huán)境中的所有肢體節(jié)點(diǎn)，然后進(jìn)行拼接得到多人的骨架（自底向上的方法）。第一種方案，姿態(tài)檢測(cè)準(zhǔn)確度高度以來(lái)目標(biāo)區(qū)域框檢測(cè)的質(zhì)量。第二種方案，如果兩人離得十分近，容易出現(xiàn)模棱兩可的情況，而且由于是依賴兩個(gè)部件之間的關(guān)系，所以失去了對(duì)全局的信息獲取。
AlphaPose采用自頂向下的方法，提出了RMPE（區(qū)域多人姿態(tài)檢測(cè)）框架。該框架主要包括symmetric spatial transformer network (SSTN)、Parametric Pose Non- Maximum-Suppression (NMS)和Pose-Guided Proposals Generator (PGPG)。并且使用symmetric spatial transformer network (SSTN)、deep proposals generator (DPG) 、parametric pose nonmaximum suppression (p-NMS) 三個(gè)技術(shù)來(lái)解決野外場(chǎng)景下多人姿態(tài)估計(jì)問(wèn)題。
在SPPE結(jié)構(gòu)上添加SSTN，能夠在不精準(zhǔn)的區(qū)域框中提取到高質(zhì)量的人體區(qū)域。并行的SPPE分支（SSTN）來(lái)優(yōu)化自身網(wǎng)絡(luò)。使用parametric pose NMS來(lái)解決冗余檢測(cè)問(wèn)題，在該結(jié)構(gòu)中，使用了自創(chuàng)的姿態(tài)距離度量方案比較姿態(tài)之間的相似度。用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法優(yōu)化姿態(tài)距離參數(shù)。最后我們使用PGPG來(lái)強(qiáng)化訓(xùn)練數(shù)據(jù)，通過(guò)學(xué)習(xí)輸出結(jié)果中不同姿態(tài)的描述信息，來(lái)模仿人體區(qū)域框的生成過(guò)程，進(jìn)一步產(chǎn)生一個(gè)更大的訓(xùn)練集。
按照repo的安裝說(shuō)明完成代碼庫(kù)的安裝，然后運(yùn)行下面命令行：
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python scripts/demo_inference.py --cfg configs/coco/resnet/256x192_res50_lr1e-3_1x.yaml --checkpoint pretrained_models/fast_res50_256x192.pth --indir examples/demo/
運(yùn)行結(jié)果如下：
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