Zenn
Open3

2024年05月28日版 mmpose

mmpose
PINTOPINTO
git clone https://github.com/open-mmlab/mmpose.git && cd mmpose
git checkout 5a3be9451bdfdad2053a90dc1199e3ff1ea1a409
PINTOPINTO
demo/inferencer_demo.py
    # The default arguments for prediction filtering differ for top-down
    # and bottom-up models. We assign the default arguments according to the
    # selected pose2d model
    args, _ = parser.parse_known_args()
    # for model in POSE2D_SPECIFIC_ARGS:
    #     if model in args.pose2d:
    #         filter_args.update(POSE2D_SPECIFIC_ARGS[model])
    #         break
PINTOPINTO

mmxx の公開パッケージが CUDA や PyTorch のバージョンにかなり依存しているため、ローカルでリビルドする必要がある。

pip install -U openmim
mim install mmengine
pip uninstall -y mmcv mmdet

mim install "mmcv<2.2.0"
mim install "mmdet>=3.1.0"
mim install "mmpose>=1.1.0"

あるいはこちらを参照。各バージョンの組み合わせからインストール用コマンドを提示してくれる。

https://mmcv.readthedocs.io/zh-cn/latest/get_started/installation.html#install-with-pip

python demo/inferencer_demo.py --show-alias

ALIAS      MODEL_NAME
animal     rtmpose-m_8xb64-210e_ap10k-256x256
body       rtmpose-m_8xb256-420e_body8-256x192
body17     rtmpose-m_8xb256-420e_body8-256x192
body26     rtmpose-m_8xb512-700e_body8-halpe26-256x192
edpose     edpose_res50_8xb2-50e_coco-800x1333
face       rtmpose-m_8xb64-120e_lapa-256x256
hand       rtmpose-m_8xb256-210e_hand5-256x256
hand3d     internet_res50_4xb16-20e_interhand3d-256x256
human      rtmpose-m_8xb256-420e_body8-256x192
human3d    motionbert_dstformer-ft-243frm_8xb32-120e_h36m
rtmo       rtmo-l_16xb16-600e_body7-640x640
rtmpose-l  rtmpose-l_8xb256-420e_body8-384x288
vitpose    td-hm_ViTPose-base-simple_8xb64-210e_coco-256x192
vitpose-b  td-hm_ViTPose-base-simple_8xb64-210e_coco-256x192
vitpose-h  td-hm_ViTPose-huge-simple_8xb64-210e_coco-256x192
vitpose-l  td-hm_ViTPose-large-simple_8xb64-210e_coco-256x192
vitpose-s  td-hm_ViTPose-small-simple_8xb64-210e_coco-256x192
wholebody  rtmw-m_8xb1024-270e_cocktail14-256x192