人体姿态估计(人体关键点检测)2D Pose训练代码和Android源码

人体姿态估计(人体关键点检测)2D Pose训练代码和Android源码

目录

Java新手必做题目

人体姿态估计(人体关键点检测)2D Pose训练代码和Android源码

postman

1.人体姿态估计2D Pose方法

add方法

2.人体姿态估计数据集

vs离线安装

(1)COCO数据集

u3d微信小游戏

(2)MPII数据集

红黑树

(3)关键点示意图(ID序号)

fs

3.人体(行人)检测

多线程

4.人体姿态估计训练Training Pipeline

遥感专业

(1)Environment

自己的数据集

(2)数据准备:COCO和MPII数据集

微信授权登录

(3)模型训练

QFusion

(4) 测试Demo

广州地铁

(5) 检测效果展示

mybatis

5.人体姿态估计模型Android部署

小程序常用组件

(1) 将Pytorch模型转换ONNX模型

网络

(2) 将ONNX模型转换为TNN模型

throw和throws的区别

(3) Android端上部署人体关键点检测

glide

6.项目源码下载

cout


人体关键点检测(Human Keypoints Detection)又称为人体姿态估计2D Pose,是计算机视觉中一个相对基础的任务,是人体动作识别、行为分析、人机交互等的前置任务。一般情况下可以将人体关键点检测细分为单人/多人关键点检测、2D/3D关键点检测,同时有算法在完成关键点检测之后还会进行关键点的跟踪,也被称为人体姿态跟踪。

图标

来,先看个Android Demo的效果图:

鍖哄潡閾?

视频测试 图片测试 图片测试

 整套项目,支持的主要内容主要有: 人体姿态估计(人体关键点检测)2D Pose训练代码和Android源码

jdk

  1. 2D Pose人体关键点检测的训练和测试代码(Pytorch版本)
  2. 支持COCO数据集训练
  3. 支持MPII数据集训练
  4. 支持轻量化模型mobilenet-v2
  5. 支持高精度模型HRNet
  6. 人体关键点检测C++版本:https://github.com/PanJinquan/Human-Pose-Estimation-Lite-cpp

    局部内部类

  7. 人体关键点检测Android Demo源码,已经集成了轻量化版本的人体检测模型人体姿态估计模型,在普通手机可实时检测

    一致性哈希

一些项目推荐: 

docker-nginx快速

  1.  个人Repo(Python版,不含有训练代码): https://github.com/PanJinquan/Human-Keypoints-Detection
  2. 个人Repo(C++版):https://github.com/PanJinquan/Human-Pose-Estimation-Lite-cpp
  3. 2D Pose人体关键点检测Android Demo APP体检(支持CPU多线程和GPU加速,可实时检测):Android人体检测和人体关键点检测APPDemo安装包-Android文档类资源-CSDN下载
  4. 2D Pose人体关键点检测(Human Keypoints Detection)训练代码和Android源码:人体姿态估计(人体关键点检测)2D Pose训练代码和Android源码

1.人体姿态估计2D Pose方法

目前,人体姿态估计的主流框架,主要有两个方法

wireshark

(1)Top-Down(自上而下)方法

以太坊r s v

将人体检测和关键点检测分离,在图像上首先进行人体检测,找到所有的人体框,对每个人体框图再使用关键点检测,这类方法往往比较慢,但姿态估计准确度较高。目前的主流是CPN,Hourglass,CPM,Alpha Pose等。

音乐播放器

(2)Bottom-Up(自下而上)方法

进程线程

先检测图像中人体部件,然后将图像中多人人体的部件分别组合成人体,因此这类方法在测试推断的时候往往更快速,准确度稍低。典型就是COCO2016年人体关键点检测冠军Open Pose。

drawio

就目前调研而言, Top-Down的方法研究较多,精度也比Bottom-Up(自下而上)方法好。本项目也主要分享基于Top-Down(自上而下)的方法。


2.人体姿态估计数据集

(1)COCO数据集

下载地址:http://cocodataset.org/

COCO人体关键点标注,最多标注全身的17个关键点,平均一幅图像2个人,最多有13个人;

人体关键点标注,每个人体关键点个数的分布情况,其中11-15这个范围的人体是最多的,有接近70000人,6-10其次,超过40000人,后面依次为16-17,2-5,1.

(2)MPII数据集

下载地址:http://human-pose.mpi-inf.mpg.de/#download

 人体关键点标注了全身16个关键点及其是否可见的信息,人数:train有28821,test有11701,有409种人类活动;使用mat的struct格式;行人框使用center和scale标注,人体尺度关于200像素高度。也就是除过了200

(3)关键点示意图(ID序号)

数据集 关键点示意图           关键点说明
COCO

# 图像左右翻转时,成对的关键点(训练时用于数据增强)

flip_pairs=[[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8],[9, 10], [11, 12], [13, 14], [15, 16]]

# 关键点连接线序号(用于绘制图像)

skeleton =[[15, 13], [13, 11], [16, 14], [14, 12], [11, 12], [5, 11], [6, 12], [5, 6], [5, 7], [6, 8], [7, 9], [8, 10], [0, 1], [0, 2], [1, 3], [2, 4]]

# 每个关键点序号对应人体关键点的意义

"keypoints": { 0: "nose", 1: "left_eye", 2: "right_eye", 3: "left_ear", 4: "right_ear", 5: "left_shoulder", 6: "right_shoulder", 7: "left_elbow", 8: "right_elbow", 9: "left_wrist", 10: "right_wrist", 11: "left_hip", 12: "right_hip", 13: "left_knee", 14: "right_knee", 15: "left_ankle", 16: "right_ankle" }

MPII

# 图像左右翻转时,成对的关键点(训练时用于数据增强)

flip_pairs = [[0, 5], [1, 4], [2, 3], [10, 15], [11, 14], [12, 13]]

# 关键点连接线序号(用于绘制图像)

skeleton=[[0, 1], [1, 2], [3, 4], [4, 5], [2, 6], [6, 3], [12, 11], [7, 12], [11, 10], [13, 14], [14, 15], [8, 9], [8, 7], [6, 7], [7, 13]]

# 每个关键点序号对应人体关键点的意义

"keypoints": {0: "r_ankle", 1: "r_knee", 2: "r_hip", 3: "l_hip", 4: "l_knee", 5: "l_ankle", 6: "pelvis", 7: "thorax", 8: "upper_neck", 9: "head_top", 10: " r_wrist", 11: "r_elbow", 12: "r_shoulder", 13: "l_shoulder", 14: "l_elbow", 15: "l_wrist" }

human3.6M
kinect
JointType_SpineBase = 0 # 脊柱底
JointType_SpineMid = 1 # 脊柱中间
JointType_Neck = 2 # 脖子
JointType_Head = 3 # 额头
JointType_ShoulderLeft = 4
JointType_ElbowLeft = 5
JointType_WristLeft = 6
JointType_HandLeft = 7
JointType_ShoulderRight = 8
JointType_ElbowRight = 9
JointType_WristRight = 10
JointType_HandRight = 11
JointType_HipLeft = 12
JointType_KneeLeft = 13
JointType_AnkleLeft = 14
JointType_FootLeft = 15
JointType_HipRight = 16
JointType_KneeRight = 17
JointType_AnkleRight = 18
JointType_FootRight = 19
JointType_SpineShoulder = 20
JointType_HandTipLeft = 21
JointType_ThumbLeft = 22
JointType_HandTipRight = 23
JointType_ThumbRight = 24
JointType_Count = 25

3.人体(行人)检测

基于Top-Down(自上而下)人体关键点检测方法将人体检测和关键点检测分离;首先在图像上进行人体检测,找到所有的人体框,然后对每个人体框区域进行关键点检测,这类方法往往比较慢,但姿态估计准确度较高。目前的主流是CPN,Hourglass,CPM,Alpha Pose等。

人脸检测的方法很多,你可以基于YOLO,SSD模型训练一个通用人体检测模型即可,本篇博客不做重点介绍,感兴趣的话,可以看一下我的另一篇博客《人检测(人体检测)和人脸检测和人脸关键点检测(C++/Android)

又快又好,行人检测和人脸检测和人脸关键点检测(C++/Android源码)_pan_jinquan的博客-CSDN博客考虑到人脸人体检测的需求,本人开发了一套轻量化的,高精度的,可实时的人脸/人体检测Android Demo,主要支持功能如下:支持人脸检测算法模型支持人脸检测和人脸关键点检测(5个人脸关键点)算法模型支持人体检测(行人检测)算法模型支持人脸和人体同时检测算法模型所有算法模型都使用C++开发,推理框架采用TNN,Android通过JNI接口进行算法调用;所有算法模型都可在普通Android手机实时跑,在普通Android手机,CPU和GPU都可以达到实时检测的效果(CPU约25毫秒左右,GPU约1https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/125348189


4.人体姿态估计训练Training Pipeline

人体姿态估计训练Pipeline,整套工程项目,基本结构如下:

├── configs                          # 配置文件
├── data                             # 数据文件等
├── models                           # models核心代码
├── docker                           # docker配置文件
├── docs                             # 说明文档
├── libs                             # 第三方库
├── work_dir                         # 训练输出保存目录
├── scripts                          # 脚本文件
├── demo.py                          # 推理的demo文件
├── test.py                          # 测试文件
├── train.py                         # 训练文件
├── requirements.txt                 # 依赖包
└── README.md                        # README文件

(1)Environment

python依赖包,可参考[requirements.txt]

numpy==1.16.3
matplotlib==3.1.0
Pillow==6.0.0
bcolz==1.2.1
easydict==1.9
opencv-contrib-python==4.5.2.52
opencv-python==4.5.1.48
pandas==1.1.5
PyYAML==5.3.1
scikit-image==0.17.2
scikit-learn==0.24.0
scipy==1.5.4
seaborn==0.11.2
sklearn==0.0
tensorboard==2.5.0
tensorboardX==2.1
torch==1.7.1+cu110
torchvision==0.8.2+cu110
tqdm==4.55.1
xmltodict==0.12.0
memory_profiler
dldtrainer

(2)数据准备:COCO和MPII数据集

COCO数据集

COCO
├── train2017
│     ├── annotations
│     │       ├── instances_train2017.json
│     │       └── person_keypoints_train2017.json
│     └── images
│              ├── 000000001.jpg
│              ├── 000000002.jpg
│              ├── 000000003.jpg
└── val2017
      ├── annotations
      │        ├── instances_val2017.json
      │        └── person_keypoints_val2017.json
      └── images
                ├── 000000001.jpg
                ├── 000000002.jpg
                ├── 000000003.jpg
  • 修改配置文件的数据根目录,如train_model_mbv2_penson.yaml
  • 其他配置文件,也可以如下修改
DATASET:
  DATASET: 'person_coco'
  ROOT: '/path/to/yours/dataset/COCO'  
.....

MPII数据集

  • 下载地址: MPII Human Pose Database
  • 原始数据集的标注是Matlab格式,使用前需要转换json格式: 下载地址: GoogleDrive
  • 解压后,并保存如下的文件结构
MPII
├── annot
│     ├── gt_valid.mat
│     ├── test.json
│     ├── train.json
│     ├── trainval.json
│     └── valid.json
└── images
       ├── 000000001.jpg
       ├── 000000002.jpg
       ├── 000000003.jpg
  • 修改配置文件的数据根目录,如train_model_mbv2_penson.yaml
  • 其他配置文件,也可以如下修改
DATASET:
  DATASET: 'custom_mpii'
  ROOT: '/path/to/yours/dataset/MPII'  
....

(3)模型训练

修改配置文件的数据根目录后,就可以开始训练,训练的基本命令如下
bash build.sh # 训练之前,需要先编译工程
python train.py  -c path/to/config.yaml --gpu_id 0 

训练COCO人体关键点:

# 轻量化模型:mobilenet
python train.py  -c configs/coco/mobilenet/train_model_mbv2_penson.yaml --gpu_id 0 
# 高精度模型:HRNet
python train.py  -c configs/coco/hrnet/w48_adam_penson.yaml --gpu_id 0

训练MPII人体关键点:

# 轻量化模型:mobilenet
python train.py  -c configs/mpii/mobilenet/train_model_mbv2_penson.yaml --gpu_id 0
# 高精度模型:HRNet
python train.py  --c configs/mpii/hrnet/w48_adam_penson.yaml --gpu_id 0

(4) 测试Demo

运行Demo测试效果

# 运行Demo测试效果
bash demo.sh
# 或者通过命令行
# 测试图片
python demo.py \
  -c data/pretrained/model_mobilenet_v2/train_model_mbv2_penson.yaml \
  -m data/pretrained/model_mobilenet_v2/best_model_178_0.6272.pth \
  --skeleton coco \
  --image_dir data/test_image \
  --save_dir data/result_image

# 测试视频
python demo.py \
  -c data/pretrained/model_mobilenet_v2/train_model_mbv2_penson.yaml \
  -m data/pretrained/model_mobilenet_v2/best_model_178_0.6272.pth \
  --skeleton coco \
  --video_path data/videos/kunkun_cut.mp4 \
  --video_save data/videos/kunkun_cut_result.mp4
  • 可根据自己的需要,修改demo.sh
  • Demo参数说明如下
参数 类型 参考值 说明
c,config_file str 配置文件
m,model_file  str 模型文件
skeleton str,list mpii 骨骼点类型,如mpii,coco
image_dir str data/test_image 测试图片的路径
save_dir str data/result_image 保存结果,为空不保存
video_path str 测试的视频文件
video_save str 保存视频文件路径
detect_person bool True 是否检测人体检测,默认True
threshhold float 0.3 关键点检测置信度
device str cuda:0  GPU ID

(5) 检测效果展示

5.人体姿态估计模型Android部署

(1) 将Pytorch模型转换ONNX模型

训练好Pytorch模型后,你可以将模型转换为ONNX模型,方便后续模型部署

python utils/convert_tools/convert_torch_to_onnx.py

(2) 将ONNX模型转换为TNN模型

目前CNN模型有多种部署方式,可以采用TNN,MNN,NCNN,以及TensorRT等部署工具,鄙人采用TNN进行Android端上部署:

将ONNX模型转换为TNN模型,请参考TNN官方说明:

TNN/onnx2tnn.md at master · Tencent/TNN · GitHub

(3) Android端上部署人体关键点检测

项目实现了Android版本的2D Pose人体关键点检测Demo,部署框架采用TNN,支持多线程CPU和GPU加速推理,在普通手机上可以实时处理。2D Pose人体关键点检测Android源码,核心算法均采用C++实现,上层通过JNI接口调用.

如果你想在这个Android Demo部署你自己训练的分类模型,你可将训练好的Pytorch模型转换ONNX ,再转换成TNN模型,然后把TNN模型代替你模型即可。

package com.cv.tnn.model;

import android.graphics.Bitmap;

public class Detector {

    static {
        System.loadLibrary("tnn_wrapper");
    }


    /***
     * 初始化关键点检测模型
     * @param proto: TNN *.tnnproto文件文件名(含后缀名)
     * @param model: TNN *.tnnmodel文件文件名(含后缀名)
     * @param root:模型文件的根目录,放在assets文件夹下
     * @param model_type:模型类型
     * @param num_thread:开启线程数
     * @param useGPU:关键点的置信度,小于值的坐标会置-1
     */
    public static native void init(String proto, String model, String root, int model_type, int num_thread, boolean useGPU);

    /***
     * 检测关键点
     * @param bitmap 图像(bitmap),ARGB_8888格式
     * @param threshold:关键点的置信度,小于值的坐标会置-1
     * @return
     */
    public static native FrameInfo[] detect(Bitmap bitmap, float threshold);
}


6.项目源码下载

 整套项目源码《人体姿态估计(人体关键点检测)2D Pose训练代码和Android源码》,主要内容包含有:

  1. 2D Pose人体关键点检测的训练和测试代码(Pytorch版本)
  2. 支持COCO数据集训练
  3. 支持MPII数据集训练
  4. 支持轻量化模型mobilenet-v2
  5. 支持高精度模型HRNet
  6. 人体关键点检测C++版本:https://github.com/PanJinquan/Human-Pose-Estimation-Lite-cpp

  7. 人体关键点检测Android Demo源码,已经集成了轻量化版本的人体检测模型人体姿态估计模型,在普通手机可实时检测

 如果,你不需要Python训练代码,仅考虑C++和Android Demo,可参考《2D Pose人体关键点实时检测(Python/Android /C++ Demo)》:

2D Pose人体关键点实时检测(Python/Android /C++ Demo)_pan_jinquan的博客-CSDN博客_python人体检测代码​人体关键点检测(Human Keypoints Detection)又称为人体姿态估计2D Pose,是计算机视觉中一个相对基础的任务,是人体动作识别、行为分析、人机交互等的前置任务。一般情况下可以将人体关键点检测细分为单人/多人关键点检测、2D/3D关键点检测,同时有算法在完成关键点检测之后还会进行关键点的跟踪,也被称为人体姿态跟踪。本博客提供2D Pose的Python代码,以及C++版本的推理代码,还提供Android Demo APP,已经集成了轻量化版本的人体检测模型和人体姿态估计模型,在https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/115765863

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