trt_pose

trt_pose

想檢測手姿勢嗎？查看新的TRT_POSE_HAND項目，以獲取實時姿勢和手勢識別！

TRT_POSE旨在實現Nvidia Jetson的實時姿勢估計。您可能會發現它對其他NVIDIA平台也很有用。目前該項目包括

• 預先訓練的人類姿勢估計模型，能夠在Jetson Nano上實時運行。這使得很容易檢測諸如left_eye ， left_elbow ， right_ankle等功能。

• 培訓腳本以MSCOCO格式培訓任何關鍵點任務數據。這意味著您可以嘗試訓練trt_pose，以解決人類姿勢以外的其他鍵盤檢測任務。

要開始，請按照下面的說明進行操作。如果您遇到任何問題，請告訴我們。

入門

要開始使用trt_pose，請按照以下步驟操作。

步驟1-安裝依賴項

1. 安裝Pytorch和Torchvision。為了在Nvidia Jetson上這樣做，我們建議遵循本指南

2. 安裝TORCH2TRT

    git clone https : // github . com / NVIDIA - AI - IOT / torch2trt
   cd torch2trt
   sudo python3 setup . py install - - plugins

3. 安裝其他雜項包

    sudo pip3 install tqdm cython pycocotools
   sudo apt - get install python3 - matplotlib

步驟2-安裝trt_pose

 git clone https : // github . com / NVIDIA - AI - IOT / trt_pose
cd trt_pose
sudo python3 setup . py install

步驟3-運行示例筆記本

我們提供了在MSCOCO數據集上預先訓練的幾個人姿勢估計模型。為每個平台顯示FPS中的吞吐量

模型	傑森·納諾（Jetson Nano）	傑森·澤維爾（Jetson Xavier）	權重
resnet18_baseline_att_224x224_a	22	251	下載（81MB）
densenet121_baseline_att_256x256_b	12	101	下載（84MB）

要在實時攝像機輸入上運行實時Jupyter筆記本電腦演示，請按照以下步驟操作

1. 使用上表中的鏈接下載模型權重。

2. 將下載的權重放在任務/human_pose目錄中

3. 打開並關注live_demo.ipynb筆記本

   您可能需要修改筆記本，具體取決於您使用的型號

參見

• trt_pose_hand-基於trt_pose的實時手動姿勢估算

• TORCH2TRT-易於使用的Pytorch到張力轉換器

• Jetbot-基於Nvidia Jetson Nano的教育AI機器人

• Jetracer-使用Nvidia Jetson Nano的教育AI賽車

• JETCAM-易於使用的Nvidia Jetson的Python相機界面

參考

上面列出的TRT_POSE模型體系結構靈感來自以下作品，但不是直接的複製品。請查看此存儲庫中的開源代碼和配置文件以獲取架構詳細信息。如果您有任何疑問，請隨時接觸。

• CAO，Zhe等。 “實時多人2D使用零件親和力字段進行估計。” IEEE計算機視覺和模式識別會議論文集。 2017。

• 小，bin，haiping Wu和Yichen Wei。 “人類姿勢估計和跟踪的簡單基線。”歐洲計算機視覺會議論文集（ECCV）。 2018。