转换模型首先需要下载源模型,对于一个Caffe模型,一般包括如下两个文件,即模型计算图文件(* .prototxt)和模型权重文件(* .caffemodel),本次转换的模型就包含如下文件:pose_deploy.prototxt和pose_iter_102000.caffemodel。 模型准备好之后,就可以使用X2Paddle进行模型转换。只需要通过下面的命令,就可以将上述的Caffe模型...
转换模型首先需要下载源模型,对于一个Caffe模型,一般包括如下两个文件,即模型计算图文件(* .prototxt)和模型权重文件(* .caffemodel),本次转换的模型就包含如下文件:pose_deploy.prototxt和pose_iter_102000.caffemodel。 模型准备好之后,就可以使用X2Paddle进行模型转换。只需要通过下面的命令,就可以将上述的Caffe模型...
bash getModels.sh 如果报错 502 BadGateway,可以先查看openpose下models文件夹中face、hand、pose三个子文件夹中后缀为.caffemodel的文件是否存在以及大小是否为 0,若不存在或大小为 0 ,则下载caffemodel文件网盘备份,并将下好的文件放到合适的位置即可。 正常的情况下应该为下图所示: Openpose配置 7.CMake配置 打...
在train_pose.sh中可以看到,此openpose模型是基于VGG_ILSVRC_19_layers.caffemodel来训练的。下载地址:https://gist.github.com/ksimonyan/3785162f95cd2d5fee77 (4)修改train_pose.sh 将其中的运行用的caffe路径改为步骤4编译好的caffe,并指定VGG_ILSVRC_19_layers.caffemodel的存储路径,其他用到的文件的路径可...
手部关键点检测旨在识别图片中手指和指尖的关键点，类似于面部关键点检测和人体关键点检测。其应用广泛，如手势识别、手语理解和行为识别等。模型检测效果展示 模型转换流程 转换模型需要下载源模型，包括模型计算图文件（*.prototxt）和模型权重文件（*.caffemodel），本文以pose_deploy.prototxt和pose_iter_...
参考链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1748267 报错信息: (py36_pose) zhangxin@zx:~/github/X2Paddle$ x2paddle --framework=caffe \ --prototxt=/home/zhangxin/github/openpose-CMU/models/hand/pose_deploy.prototxt \ --weight=/home/zhangx...
1.- Failed to parse NetParameter file: models\pose/body_25/pose_iter_584000.caffemodel 0x00007FF9F320286E (ucrtbase.dll) (OpenPoseDemo.exe 中)处有未经处理的异常: 请求了严重的程序退出。 编译遇到这个错误大概率是model没有下载全,去models目录下运行getModels.bat ...
标题中的"caffe-openpose模型以及配置文件"涉及的是一个基于Caffe深度学习框架的OpenPose模型,用于人体关键点检测。OpenPose是一个实时多个人体关键点检测的系统,广泛应用于计算机视觉领域,如视频分析、人机交互等。在这个模型中,`pose_iter_440000.caffemodel`是训练好的模型权重文件,它包含了网络结构学习到的参数,迭代了...
Notes 01:注意,caffe的编译要根据Makefile.config来,不要采用cmake-gui来,因为cmake-gui是用来生成Make文件的,而caffe本身自带的就可以满足。直接在caffe的根目录下执行 sudo make && sudo make test && sudo runtest Notes 02: f019d0d版本的caffe和下载的caffe model是兼容的,和最新的master的版本是不兼容的...
1,OpenPose 基于OpenCV DNN 的手部关键点检测 2,使用的算法模型是CMU Perceptual Computing Lab开源的集合人体、人脸、手部关键点检测的开源库OpenPose。 3,使用预训练Caffe模型,这个模型在2016 的个人应用中获得COCO关键点挑战。 4,基于OpenCV中DNN实现手势识别的完整模型。