AlphaPose為上海交大MVIG組提出的實時多人姿態(tài)估計算法，屬于自頂向下的方法，即先要通過目標檢測算法定位人體，再通過單人姿態(tài)估計定位每個人體框中的關鍵點。

（AlphaPose算法流程）

實驗室主頁：www.mvig.org/

項目首頁：https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose

環(huán)境：win10 + RTX2070s + Anaconda3

# 1. 創(chuàng)建alphapose虛擬環(huán)境. conda create -n alphapose python=3.6 -y conda activate alphapose# 2. 安裝pytorch（由于RTX2070s cuda必須為10.0+，conda自動在虛擬環(huán)境安裝cuda10.0） conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch

測試安裝是否成功

??

# 3.?下載項目（老版本） git clone -b pytorch https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose.git# 4.?安裝依賴包（更改pytorch torchvision版本為安裝版本） pip install -r requirements.txt

duang，?ntpath安裝出錯，alphapose的issue中看到有人說ntpath not necessary，可以直接刪掉，不用安裝。運行video_demo.py時注釋import ntpath(15行)，將ntpath替換為?'os.path' (66行)

也可以一樣一樣來，運行demo時缺什么裝什么吧！

# 5.?安裝Pillow、opencv、scipy、matplotlib、tqdm、visdom # Pillow版本大于7.0.0，報錯ImportError: cannot import name 'PILLOW_VERSION' pip install Pillow==6.2.2? pip install opencv-python pip install scipy pip install matplotlib pip install tqdm pip install visdom # 6. 下載模型文件： # yolov3-spp.weights 放入./models/yolo#?duc_se.pth?(2018/08/30) 放入./models/sppe # 7. 運行demo.py、video_demo.py # 可在opt.py修改參數，如batchsize、SP（單進程，否則報錯） python demo.py --indir ${img_directory} --outdir examples/respython video_demo.py --video ${path to video} --outdir examples/res --save_video

運行圖片結果：

視頻運行結果：

基于上述人體姿態(tài)估計方法，我們參加了中國華錄杯—定向算法賽（人體摔倒姿態(tài)識別）賽道的比賽。由于該比賽沒有提供有監(jiān)督訓練集，我們通過對定位的人體設定了相應的規(guī)則（檢測框寬高比、關鍵點相對位置等）對人體是否摔倒進行了識別。

成功晉級(●'?'●)

點擊閱讀原文，下載人體定位&姿態(tài)估計模型文件

提取碼：f39n

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Windows10下的AlphaPose配置，人体摔倒姿态识别的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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