动作识别/分类——STGCN（复现方法说明）

本文不涉及对STGCN的理解，仅讲解如何跑通程序。

针对开源项目st-gcn。
本文提到的所有软件安装包百度网盘链接。所有版本均非必须，但若是初次接触这些内容，建议选择与我一样。提取码在文末。
感谢博客复现旧版STGCN GPU版的作者给予的诸多帮助！

一、前期准备

VS2017+CUDA10.0+对应版本的CUDNN，按顺序来，否则会出问题（网上说的）。

1. VS2017

这个安装没什么好说的，下载安装程序，工作负载勾选C++桌面开发和通用windows平台。值得一提的是VS2017的安装位置最好选用默认路径，否则后面在CMake的时候可能会出问题（找不到VS2017实例instance啥的）。这样会占用系统盘不少空间，难受但没办法。

2. CUDA10.0+cudnn

刚接触GPU的时候被这个东西折磨了好一段时间，安装卸载来回好多次，心力交瘁。简单的说，CUDA就是来管理GPU计算的，英伟达的显卡都要靠它才能起作用。CUDA自身也有一套调用程序，在写代码时可以感受到。

我一开始装的是10.2的版本，但是后续失败了，又回到10.0的版本，难受啊。关于的CUDA的安装和卸载，以及CUDNN的添加，参考这篇博客Win10中CUDA、cuDNN的安装与卸载，一步一步来。要注意的就是选择自定义安装，不要勾选visual studio integration，建议严格按照博客中的配置来。装好之后命令行敲一下nvcc -V可以看到cuda版本信息啥的，就安装完了。另外建议安装到默认路径，否则后面的麻烦数不胜数。如果是版本装错了的话得卸载，要去控制面板把带CUDA和版本号的都卸载了，详情可以看前面博客的说明。
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接下里的cudnn，用于辅助神经网络计算的库，算不上安装吧，下载与CUDA版本对应的cudnn，解压后把bin、include、lib下最终的文件剪切到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0下对应的位置即可。
官网下载

二、openpose API

简单地说openpose是一个用来标注人体的关节（颈部，肩膀，肘部等），连接成骨骼，进而估计人体姿态的算法，是进行动作识别的基础，而openpose对用户而言需要自行编译得到功能接口，如c++ api、python api。首次编译过程充满了挫折，笔者一度崩溃。记录下这个过程，万一以后还要用。当然openpose只是个视频处理的工具，我们只要关注他的输出即可。

需要的工具：之前装好的VS，CMake3.14.6（其他版本没试过，据说3.16的不行），pybind11（C++与python的接口），以及最重要的openpose1.5.0源码文件。
参考博客OpenPose笔记
按上述博客的版本来也行，按我前面提的也ok。步骤按他的来没问题。我来填几个坑。

关于CMake

1. 打开CMake，填好两个框后，第一次Configure时出现error，说找不到vs2017的instance。这个问题时vs安装的问题，我最初装在D盘，后来卸载重新安装在默认路径，解决。
2. CMake菜单栏，file，delete cache可以删除配置缓存，这样Configure出错后，可以删除缓存继续尝试Configure。
3. 第一次Configure要下载一些东西会比较慢，第一次一般也不能全部配置完，把该勾的勾上，继续Configure，直到没有红色，我是一共配了三次，最后要求过程中没有任何出错，Configure done。
4. 如果出现git 不是内部指令，重装VS，CUDA，先装VS，且放在默认路径。
   
   CMake完成的界面。open project之后安装上述博客进行即可。

关于编译源码

生成所有项目要很长时间，Release。其他没什么要注意的，认真看博客！

重点：openpose安装好了后，把生成的build/bin文件夹下的所有库复制到build/x64/release/下，将models文件夹复制到build中！！！

我自己做的时候漏了这个步骤，跑demo的时候就一直说can’t find python API。

三、运行旧版demo

按照复现旧版STGCN GPU版中的第一部分来，注意torch的安装必须用pip，conda install的话后面装ffmpeg会出现各自不兼容的问题。跑demo的话同样参考，注意路径的斜杠用/，注意自己文件的结构。

跑完后生成的视频会发现播放不了，这是因为作者使用的视频编码比较偏，很多播放器不支持，打开要么灰幕要么绿幕，可能看见一点轮廓。

解决方法：

1. 用钉钉在线预览。钉钉牛逼！
2. 使用格式工厂转换成mp4格式。

四、运行新版demo

待更新。

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