Openpose 训练coco数据集总结

一、前言
openspoe比较繁杂，包含了人体姿态估计、手势估计、脸部关键点提取，还有3Dpose，是在caffe上再做的一层封装，但是如果我们实际去用的话，很多都是不需要的，比如openpose里面的多线程，GUI等等，在这里，我是基于coco2014数据集（coco2017也一样），只训练我们关心的openpose中的人体关键点估计，我们可以大致了解到，Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields就是CVPR2016的CPM加上PAF，inference是很直观的，就是提取关键点，算PAF积分，再把关键点放到每个group（就是确定是不是同一个人）完成多人的姿态估计。

二、安装编译caffe_train
caffe_train主要实现了数据的读取;包括cpm_data_layer.cpp和cpm_data_transformer.cpp的两个读取数据文件。在安装之前需要下载一下环境所需的库，其中protobuf是用来定义layers的，leveldb是训练时存储图片数据的数据库，opencv是图像处理库，boost是通用C++库，科学计算和python所需的部分库，以及其他依赖库等；
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install openblas-dev nu