本项目通过使用 Tensorflow 搭建 Openpose 环境实现对人体18个骨骼点的实时监测。其最终实现的效果如下图可见: 基本介绍 姿态估计分为单人姿态估计和多人姿态估计两大类,前者根据给定边界框的裁剪图像预测一个目标的所有人体关键点,后者需要进一步估计一幅图像中所有人的姿态。其中姿态识别的发展历程如下图可见: Openpose 作为多人姿态
小强的CPU支持一些高效的指令集,默认的Tensorflow为了能够在更多平台上运行,没有使用这些指令集。所以性能实际上没有发挥到最高。我们可以安装开启了这些优化指令的版本。 sudo pipinstall--ignore-installed --upgrade "https://github.com/lakshayg/tensorflow-build/raw/master/tensorflow-1.4.0-cp27-cp27mu-linux_...
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# NET.py 定义网络结构和 loss function from opt import * from base_net import * import tensorflow as tf class OpenPose(object): def __init__(self, input_data, trainable): self.cpm_num = cfg.OP.cpm_num+1 # 关键点数量 + 背景类 self.paf_num = cfg.OP.paf_num # 关键点连接数量×2...
tensorflow 1.4.1+ opencv3, protobuf, python3-tk slidingwindow 然后进行安装: $ git clone https://www.github.com/ildoonet/tf-pose-estimation $ cd tf-pose-estimation $ pip3 install -r requirements.txt 这里我的当前的环境中,pip对应的版本是python3,所以修改该命令为 pip install -r requirements...
需要的软件 python3 tensorflow 1.3.0+(作者说要1.4.1,我的cuda是8.0,只能用1.3.0) opencv3, protobuf, python3-tk 0)准备工作 下载code:https://github.com/ildoonet/tf-pose-estimation activate 你的环境 打开tf-pose-estimation-master文件夹
win10 anaconda tensorflow gpu openposedone # # To activate this environment, use # # $ conda activate wind_202102 # # To deactivate an active environment, use # # $ conda deactivate (base) E:\> (base) E:\> (base) E:\> (base) E:\> (base) E:\> (base) E:\>...
rknn.load_tensorflow(tf_pb='./models/mobilenet_thin/graph_opt.pb', inputs=['image'], outputs=['Openpose/concat_stage7'], input_size_list=[[368, 432, 3]]) 复制代码 rknn.build(do_quantization=True, dataset='./data.txt',pre_compile=False) ...
我们宣布 Kaldi 现在提供 TensorFlow 集成。通过此集成,使用 Kaldi 的语音识别研究人员和开发者将能够在他们的 Kaldi 语音识别管道中,使用 TensorFlow 来探索和部署深度学习模型。 由于近年来虚拟个人助理的迅猛发展和深度学习算法的运用所带来的字词识别准确率的飞跃,自动语音识别 (ASR) 已经得到广泛的采用。许多语音识别...
'Openpose' for human pose estimation have been implemented using Tensorflow. It also provides several variants that have made some changes to the network structure for real-time processing on the CPU or low-power embedded devices. You can even run this on your macbook with descent FPS! Original...