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本篇文章為大家展示了Windows10下的AlphaPose配置是怎樣的，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。
（AlphaPose算法流程）
環境：win10 + RTX2070s + Anaconda3
# 1. 創建alphapose虛擬環境.conda create -n alphapose python=3.6 -yconda activate alphapose
# 2. 安裝pytorch（由于RTX2070s cuda必須為10.0+，conda自動在虛擬環境安裝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：
基于上述人體姿態估計方法，我們參加了中國華錄杯—定向算法賽（人體摔倒姿態識別）賽道的比賽。由于該比賽沒有提供有監督訓練集，我們通過對定位的人體設定了相應的規則（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。
上述內容就是Windows10下的AlphaPose配置是怎樣的，你們學到知識或技能了嗎？如果還想學到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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