复现AlphaPose代码时遇到的一些问题

复现AlphaPose

代码原地址为：git clone https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose.git
我用的电脑配置是ubuntu18.04，显卡为2060s，环境为CUDA 10.2，anaconda3。具体配置过程在代码docs/INSTALL.md中有，下面就是具体的内容：

Requirements

Python 3.5+
Cython
PyTorch 1.1+
torchvision 0.3.0+
Linux, Windows user check here
GCC<6.0, check https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark/issues/25

Code installation
(Recommended) Install with conda

Install conda from here.

1. Create a conda virtual environment.

conda create -n alphapose python=3.6 -y
conda activate alphapose

2. Install PyTorch

conda install pytorch1.1.0 torchvision0.3.0

3. Get AlphaPose

git clone https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose.git
cd AlphaPose

4. install

export PATH=/usr/local/cuda/bin/:$PATHexportL{D}_{L}IBRAR{Y}_{P}ATH=/usr/local/cuda/lib64/:$LD_LIBRARY_PATH
python -m pip install cython
sudo apt-get install libyaml-dev
python setup.py build develop

运行setup.py时中出现的问题：提示错误，并出现乱码

这部分我没有来的及截屏,我的解决方法是先运行demo，然后提示缺少python库，直到提醒不缺少相关库的时候，在重新运行一边setup就可以了。（我猜测是缺少了一些必要的库）

运行demo时中出现的问题：

1、AssertionError: Cannot capture source
Could not find encoder for codec id 27
这两个问题的原因可能是因为视频无法编码导致的，我的解决办法是：在所创建的虚拟环境中重新安装opencv和FFmpeg, 或者检查一下视频的路径和格式。

2、[00:00

在导入分析的时候出错，我猜测可能是显存不够或者在前面安装时漏掉了某些包，建议用watch nvidia-smi 查看一下显存。

运行视频时大概需要5300MB，最终效果如下图：

效果还是很不错的，但在跟踪上还是不如FairMOT给力。。。