代码下载
git clone https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose.git
数据集格式
数据集格式最好使用COCO数据集格式,如果你的当前不是COCO格式的话,可以参考COCO的说明将数据集格式进行修改,网站如下
https://cocodataset.org/#home
运行之前自行编写脚本将自己的数据集转换成COCO格式
更换权重
alphapose默认使用的是yolov3模型作为其检测器,但是这个检测器只能检测人体目标姿态,所以如果你的检测目标不是人的话还需要单独训练一个yolov3或者yolox的权重替换原有的权重,否则alphapose是没办法用的.将训练好的权重放入对应位置detector/yolo/data
去https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose/blob/master/docs/INSTALL.md 中的Models找到你需要使用的权重并下载
配置
配置文件 这里这个例子
DATASET:TRAIN:TYPE: 'ConcatDataset'SET_LIST:- TYPE: 'Mscoco'MASK_ID: 0ROOT: '/media/disk2/yzy/data_set/all_dataset_yzy_wzh/alphapose_data' # 根路径IMG_PREFIX: 'images' #图像文件夹名称ANN: 'annotations/train.json' #标注文件AUG:FLIP: trueROT_FACTOR: 40SCALE_FACTOR: 0.3NUM_JOINTS_HALF_BODY: 8PROB_HALF_BODY: -1VAL:TYPE: 'Mscoco'ROOT: '/media/disk2/yzy/data_set/all_dataset_yzy_wzh/alphapose_data'IMG_PREFIX: 'images'ANN: 'annotations/val.json'TEST:TYPE: 'Mscoco_det'ROOT: '/media/disk2/yzy/data_set/all_dataset_yzy_wzh/alphapose_data'IMG_PREFIX: 'images'DET_FILE: './exp/json/test_det_yolo.json'ANN: 'annotations/test.json'
DATA_PRESET:TYPE: 'simple'SIGMA: 2NUM_JOINTS: 33IMAGE_SIZE:- 256- 192HEATMAP_SIZE:- 64- 48
MODEL:TYPE: 'FastPose'PRETRAINED: ''TRY_LOAD: ''NUM_DECONV_FILTERS:- 256- 256- 256NUM_LAYERS: 50
LOSS:TYPE: 'MSELoss'
DETECTOR:NAME: 'yolo'# CONFIG: 'detector/yolo/cfg/yolov3-spp.cfg'# WEIGHTS: 'detector/yolo/data/yolov3-spp.weights'CONFIG: '/media/disk2/yzy/behavior_framework/AlphaPose-master/detector/yolo/cfg/yolov3-spp.cfg'WEIGHTS: '/media/disk2/yzy/behavior_framework/AlphaPose-master/detector/yolo/data/yolov3-spp.weights'NMS_THRES: 0.6CONFIDENCE: 0.05
TRAIN:WORLD_SIZE: 4BATCH_SIZE: 32BEGIN_EPOCH: 0END_EPOCH: 200OPTIMIZER: 'adam'LR: 0.001LR_FACTOR: 0.1LR_STEP:- 90- 120DPG_MILESTONE: 140DPG_STEP:- 160- 190
做好这些准备后 还需要校验coco的校验文件
COCO数据格式的校验文件在:AlphaPose-master/alphapose/datasets/mscoco.py
找到这个文件,
修改这部分内容
CLASSES = ['pig']EVAL_JOINTS = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13]num_joints = 14joint_pairs = [[0,1],[4,10],[10,11],[1,2],[3,4],[4,12],[12,13],[2,3],[6,7],[4,5],[8,9],[2,6],[2,7]]
这样通过coco的校验之后 就可以成功训练起模型了
