win10 Alphapose 配置

一、项目获取

github地址（Alphapose）：Machine Vision and Intelligence Group @ SJTU · GitHub

由于版权问题，点击第一项Alphapose：

第一步：

 第二步：点击图示图标复制地址

第三步 ：自己选择一个没有中文的项目路径右键-git bash here（没有git的同学参考Git 安装配置全流程_上岸鱼见到了码农的博客-CSDN博客_git配置）

 第四步：git clone +复制的链接-回车执行

 第五步：如果pytorch是1.5以下的同学可以跳到第六步（ps有安装pytorch的同学应该知道这个意思），如果是小白要多进行下面两步操作。

1.cd 到 工程目录下（即在原窗口键入cd Alphapose然后按下回车）

 2、键入git pull origin pull/592/head 然后按下回车

出现如下画面，然后直接关闭即可

二、环境配置

要求安装了vs2019点点点安装不多讲啦，不会的百度一下一大堆

第一步： 在miniconda的prompt中搭建一个虚拟环境

 

conda create -n alphapose python=3.7 -y

从下一张开始我都是在pycharm里操作的，个人习惯，在这个里面继续操作也问题不大。那就顺便讲一下pycharm吧。首先安装一个pycharm community版（社区版免费的哦），然后点点点（真点点点没啥可讲的）

因为本人换了个电脑操作，环境名变成了alphapose，哈哈不用管

 

 

 apply之后在terminal里面可以看到当前的虚拟环境，如果没有改一下下图

 然后重启一下pycharm就出现了。

然后开始安装包

1.pytroch和torchvision

pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 torchaudio==0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

pip install cython

python setup.py build develop --user

ps这个命令会生成C:\Users\Admin\AppData\Roaming\Python这个Python文件夹，代表着alphapose包，从pip list可以看到，如果后续有问题可以直接从源头删除这个Python文件夹，就相当于没有运行setup.py(非常好用！)

ps如果上面成功的话就可以直接跳到下一步了，如果报错根据

哦吼报错了，看了下找不到 natsort，没事pip install natsort一下，然后再运行

python setup.py build develop --user

缺什么pip什么，pip一次运行一次上面的代码我的理解是它会把你pip的包Adding to easy-install.pth file（离谱的是我这台电脑挨着pip了一边）。

好了pip完了

还是有点小问题

 要去github clone，没的办法这个网，能clone的还是老方法，把pycocotools,cython_bbox找到对应的链接（上图中有 .git），git clone +链接不赘述了跟之前alphaposeclone一样的，如果clone用不了直接下载压缩包如下图

下载到Alphapose，这里以cython_bbox为例

 

右键用pycharm打开，切换到alphapose虚拟环境

注意在cython_bbox目录下运行python setup.py build进行编译 

python setup.py build

然后再运行

python setup.py install

 

pycocotools也是一样的注意cd 到setup.py所在文件夹

最后再回到alphapose运行一下

python setup.py build develop --user

成功啦

三、模型运行

按照官网指示，从yolov3-spp.weights_免费高速下载|百度网盘-分享无限制 下载yolov3-spp.weights放到Alphapose/detector/yolo/data

从halpe26_fast_res50_256x192.pth_免费高速下载|百度网盘-分享无限制下载模型，放到Alphapose/pretrained_models，我这里选了fast pose：

在虚拟环境下运行如下代码

python scripts/demo_inference.py --cfg configs/halpe_26/resnet/256x192_res50_lr1e-3_1x.yaml --checkpoint pretrained_models/halpe26_fast_res50_256x192.pth --indir examples/demo/ --save_img

victory！

默认保存路径在examples/res/ 如果需要修改保存路径可以在原命令加 --outdir  xx/xx/.........

如果想选其他的可以自行在项目的github的model_zoo.md里面找，然后修改相应的weights和pth即可：

有问题的同学欢迎交流，成功的同学别忘了点个赞哦！