Использование и примеры AlphaPose

Здесь мы сначала перечислим флаги и другие параметры, которые можно настроить. По умолчанию параметры работают хорошо, и вам не нужно их настраивать, если вы знаете, что делаете.## Флаги

• --cfg: Имя конфигурационного файла эксперимента

• --checkpoint: Имя файла контрольной точки эксперимента

• --sp: Запустите программу используя один процесс. Пользователи Windows должны включить этот флаг.

• --detector: Детектор, который можно использовать, yolo/tracker. Для YOLOX следует указать модель, например yolox-m или yolox-s и т.д.

• --indir: Каталог входных изображений. Все изображения в каталоге будут обработаны.

• --list: Текстовый файл со списком входных изображений

• --image: Чтение одного изображения и его обработка.

• --video: Чтение видео и обработка кадров видео по одному.

• --outdir: Выходной каталог для хранения результатов оценки поз.

• --vis: При включенном режиме будут отрисованы результаты и визуализированы.

• --save_img: При включенном режиме будут отрисованы результаты и сохранены как изображения в $outdir/vis.

• --save_video: При включенном режиме будут отрисованы результаты и сохранены как видео.

• --vis_fast: При включенном режиме будет использована более быстрая методика отрисовки. По умолчанию значение равно false.

• --format: Формат сохраняемых результатов. По умолчанию результаты сохраняются в формате, аналогичном COCO. Альтернативные варианты — 'cmu' и 'open', которые сохраняют результаты в формате CMU-Pose или OpenPose. Подробнее см. output.md- --detbatch: Размер батча для сети детектирования.

• --posebatch: Максимальный размер батча для сети оценки поз. В случае возникновения ошибки "Out of Memory" (OOM), уменьшите это значение до тех пор, пока она не поместится в памяти.

• --flip: Включение тестирования с зеркальным отражением. Может увеличить точность.

• --min_box_area: Минимальная площадь рамки для фильтрации, можно установить, например, 100 для фильтрации маленьких фигур.

• --gpus: Выберите устройство CUDA по индексу и введите запятую для использования нескольких GPU, например 0,1,2,3. (введите -1 для использования только CPU)

• --pose_track: Включение трекинговой последовательности с функцией идентификации человека, это лучший вариант для отслеживания поз.

• --pose_flow: Этот флаг будет устарел. Он включает старую версию трекера PoseFlow.

Все доступные здесь флаги: ссылка

Параметры

1. Конфигурация детектора YOLO находится здесь

• CONFIDENCE: Порог уверенности для обнаружения человека. Уменьшение значения может повысить конечную точность, но замедлит скорость. По умолчанию равно 0.05.
• NMS_THRES: Порог NMS для обнаружения человека. Увеличение значения может повысить конечную точность, но замедлит скорость. По умолчанию равно 0.6.
• INP_DIM: Размер входных данных сети обнаружения. Величина inp_dim должна быть кратной 32. По умолчанию равно 608. Увеличение этого значения может повысить точность.