姿态估计1-02：HR-Net(人体姿态估算)-官方模型训练测试-报错解决

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姿态估计1-00：HR-Net(人体姿态估算)-目录-史上最新无死角讲解

$注意，本人编写该博客的时间为2020/06/15，也就是说，你现在下载的作者代码或许和$
$本人的代码不一样（如果作者有更新过）还有就是，本人调试该代码为ubuntu18.04系统$
$即下面的报错都是Winds下使用ubuntu18.04报错的过程，以及解决办法$

环境安装

# 本人已经安装好anaconda3
conda create -n HRNet-pytorch1.5-py3.6  -y python=3.6
conda activate HRNet-pytorch1.5-py3.6
pip install pycocotools
pip install torch==1.5.0+cu101 torchvision==0.6.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pip install tensorboardX
pip install yacs
pip install opencv-python
pip install scipy
pip install matplotlib

安装之后再在终端执行如下指令：

cd ${POSE_ROOT}/lib
make

其上的POSE_ROOT表示工程根目录

数据下载摆放

根据README.md，可以看到如下所示：

点击其中的连接，下载好预训练模型，并且解压到项目的根目录…

请认真阅读README，因为其介绍很详细，本人就不再重述了。这里主要演示的是coco 数据集

训练测试

测试coco数据集

python tools/test.py   --cfg experiments/coco/hrnet/w32_256x192_adam_lr1e-3.yaml TEST.MODEL_FILE models/pytorch/pose_coco/pose_hrnet_w32_256x192.pth TEST.USE_GT_BBOX False

打印类似如下，表示测试成功：

 
训练coco数据集
执行

python tools/train.py  -cfg experiments/coco/hrnet/w32_256x192_adam_lr1e-3.yaml \

打印类似如下，表示训练成功：

结语

到这里，模型的训练和测试已经完成，接下来会带着大家去阅读论文，以及代码解剖。