AlphaPose - Часто задаваемые вопросы (ЧЗВ)

ЧЗВ

1. Не удается открыть веб-камеру или видеофайл

ЧЗВ

Не удается открыть веб-камеру или видеофайл

Вопрос: - Я не могу открыть веб-камеру или видеофайл.

Ответ: Попробуйте переустановить opencv-python с версией >= OnClickListener 3.3.1.11 командами

pip3 uninstall opencv-python
pip3 install opencv-python --user

Многие люди сталкиваются с этой проблемой на https://github.com/opencv/opencv/issues/8471. Решение заключается в замене библиотеки cv2.so, предоставленной через PyPI, на ту, которая была скомпилирована из исходников. Вы можете найти больше информации на https://github.com/opencv/opencv/issues/8471.

Не удается открыть веб-камеру

Вопрос: - Я не могу открыть веб-камеру с последней версией opencv-python.

Ответ: Убедитесь, что ваше устройство действительно, выполнив

ls /dev/video*

Обычно вы найдете video0, но если у вас есть устройство с другим индексом, например video3, вы можете запустить программу следующими командами

# основная ветка
python scripts/demo_inference.py --cfg ${CONFIG} --checkpoint ${CKPT} --webcam 3 --outdir ${OUTDIR} --detector yolo --vis
    
# ветка pytorch
python3 webcam_demo.py --webcam 3 --outdir examples/res --vis

Программа аварийно завершает работу

Вопрос 1: - При выполнении тяжёлых задач, таких как большое видео или изображения с большим количеством людей, программа аварийно завершает работу (Killed).Ответ: Ваша система столкнулась с нехваткой оперативной памяти и автоматически завершила работу программы. Пожалуйста, уменьшите размер буфера результата, установив флаг --qsize. По умолчанию рекомендован объем свободной оперативной памяти более 70 ГБ при выполнении тяжёлых задач.

Вопрос 2: - При выполнении тяжёлых задач, таких как большое видео или изображения с большим количеством людей, программа аварийно завершает работу (Segmentation Fault).

Ответ: Модуль параллелизации torch.multiprocessing склонен к утечкам памяти. Его механизм сборки мусора torch_shm_manager может вызвать ошибку Segmentation Fault при длительной работе с большой нагрузкой. Мы столкнулись с этим вопросом при обработке больших видео с сотнями человек. Чтобы избежать этого, вы можете использовать многопоточность вместо многопроцессорности, установив флаг --sp, что немного снижает производительность, но повышает стабильность.