xz1203-CSDN博客

原创 DCPose 训练

整体来说，dcpose的训练坑还有点多，主要的问题是posetrack数据集格式。这个数据集就很奇怪，官网都进不去，也不知道为什么。然后很多做这个方向的代码会将官方的mat转成json并且搞成为coco的那种格式。总的来说还是要注意看readme。

2023-03-30 20:27:47 1155 26

原创 FAMI-Pose：Temporal Feature Alignment and Mutual Information Maximization for Video-Based Human Pose

本文提出了一种新的方法，名为FAMI-Pose，用于解决多帧人体姿态估计中的特征对齐问题。该方法通过在中间特征级别进行监督，利用相邻帧中的信息来增强关键帧特征，从而提高姿态估计的准确性，还引入了一种新的信息论损失函数，叫互信息（Mutual Information），用于约束从相邻帧中提取的信息，以提高特征对齐的效果。实验结果表明，该方法在三个广泛使用的基准数据集上均取得了最先进的结果，并在PoseTrack2017数据集上排名第一。这篇文章还是关于如何利用帧间信息来解决帧退化、运动模糊等问题。

2023-03-22 21:01:55 982 10

原创 ARES-500AI的环境配置

ARES-500AI的环境配置

2022-12-27 11:01:09 573 4

原创 PoseTrack数据集百度网盘下载

PoseTrack数据集百度网盘下载

2022-12-25 11:47:34 1517 8

原创不经意随机访问机在动态对称可搜索加密中的应用

一、引言随着大数据与云计算技术的迅猛发展，将数据存储到外包服务器上并允许安全地进行动态维护与访问成为一个重要的理论课题，可搜索加密技术（Searchable Encryption, SE）应运而生。在对外包数据进行加密与访问的过程中，研究表明，仅仅依赖于对数据的加密不足以保护用户数据的隐私，客户端访问数据的存储位置，时间和频率（即访问模式，Access Pattern）可以通过统计推断泄漏大量有关数据的敏感信息。不经意随机访问机（Oblivious Random Access Machine,

2022-03-24 16:49:31 7892

原创人体姿态估计 Android端 ncnn

去年由于一些原因，需要在手机端部署人体姿态估计模型，早就写完了，但由于一些原因一直没有记录下来。大致的过程是，经过一番百度，找到了一个名为ncnn的框架，然后参考ncnn-android-yolox的实现，完成了人体姿态估计模型在移动端的部署。代码已开源：ncnn-android-pose，采用的目标检测器是旷视开源的YOLOX。效果用坤

2022-03-03 19:35:25 10230 24

原创人体姿态估计 c++版 HRNet tensorrt加速

上次用onnx模型实现了c++版的HRNet，加上NanoDet的目标检测，在我的笔记本（GTX960M）上实现了20FPS左右的帧率，参考HRNet C++实现。这次尝试使用了tensorrt对HRNet的onnx模型进行进一步加速，达到了25FPS左右的帧率。如下图所示。1.生成符合条件的onnx由于很多原因，onnx和tensorrt对一些算子的支持并不相同，有些算子在onnx上可以实现但在tensorrt上不能支持。因此需要对原来pytorch版HRNet的一些操作进行修改。HRNet的代码

2021-09-23 18:21:04 1886 9

原创安装GRPC框架

安装GRPCgRPC 是一种现代开源高性能远程过程调用 (RPC) 框架，可以在任何环境中运行。因为项目（https://github.com/jgharehchamani/Small-Client-SSE）需要，因而对其配置过程踩的坑进行记录。(ps:本文仅针对c++语言的gRPC框架)下载项目git clone https://github.com/grpc/grpc下载过程中可能因为网络原因导致下载失败，因而可以考虑将https替换为git以解决该问题，即使用如下命令来完成项目下载。git

2021-09-08 19:32:57 1117

原创找到VS生成的exe文件所依赖的dll文件和路径

使用VS生成的exe文件放在其他电脑上运行时，常常会产生缺少dll的错误，有的时候dll缺失很多，很难找。还有的时候找到的dll是同名文件，依然会报错，例如应用程序无法运行，你压根就不知道哪出问题了。也尝试找了很多方法，比如VS自带的dumpbin 命令，能找到依赖的dll名字，但一个个找也很麻烦，万一找的是同名文件就更烦了。经过谷歌才发现了一个叫做Process Explorer的程序（百度是真的辣鸡），可以找到dll文件并且连路径也有，然后用一个python脚本把这些路径下的dll复制到一个路径下就行了

2021-06-07 16:32:28 4277 4

原创 Lite-HRNet 轻量级的HRNet 转onnx

上个月cvpr2021出了轻量级的hrnet，依旧是MSRA的作品，这个系列都连着三年的cvpr了，太强了！假期结束才有想着去看看文章。简单看了看，发现flops降得好低啊，效果还不赖，于是尝试将模型转为onnx。关于文章内容的讲解，网上已经有不少了，例如Lite-HRNet讲解，主要的点是将ShuffleNet中的结构应用于HRNet中得到Naive Lite-HRNet，再用一个轻量级的单元conditional channel weighting替换可分离卷积中poinewise的1x1卷积，

2021-05-09 15:04:20 3595 14

原创人体姿态估计 HRNet C++版

最近由于项目原因，需要用到HRNet网络，加上前面的目标检测部分，使用python版本的代码运行太慢，于是想到了用c++来重写HRNet，将pytorch的模型文件转换为onnx，采用onnx的c++的推理库。然后目标检测网络采用轻量级的nanodet，同时也采用onnx进行推理。最后，在我的笔记本电脑上（GTX960M）进行单人的姿态估计也跑到了20帧左右。其中nanodet是0.01s左右，hrnet是0.04s左右，hrnet是w32_256*192的模型转换而来的。多人的话时间就是成倍增长。

2021-04-25 22:39:35 3732 20

原创 Deep Dual Consecutive Network for Human Pose Estimation 论文解读 DCPose

1.简介尽管最新的人体姿态估计模型在静态图像上表现得很好，但由于帧退化(如快速运动造成的模糊)或遮挡等原因，直接将这些模型应用于视频序列时，表现不算太好。在此之前，也有文章直接使用常规的递归神经网络解决该问题，但是在处理姿势遮挡时，也有不少问题。这篇文章提出了一种新的人体姿势估计框架，该框架利用了视频帧之间的大量时间线索来促进关键点检测，有效地优化了视频的姿势估计。框架中主要包含了了三个模块化组件。1.姿态时间合并模块（PTM）：定位关键点的搜索范围2.姿态残差融合模块（PRF）：计算帧间关

2021-04-02 11:15:56 3227 14

原创 DCPose CVPR2021 充分利用帧间信息的多人姿态估计

最近看到一篇有关人体姿态估计的文章：Deep Dual Consecutive Network for Human Pose Estimation，是cvpr2021上的，在github上有代码实现。链接：https://github.com/Pose-Group/DCPose如下图所示，看起来效果还不错。从git上下下来后，要配置环境：首先创建conda虚拟环境并激活，一定是3.6的，我尝试过python3.7的，后面在安装模块的时候失败conda create -n DCPose

2021-03-27 19:58:18 3581 31

原创 QT5.5的mqtt安装和使用

1.QT的mqtt安装下载地址：https://github.com/emqx/qmqtt由于项目原因，要使用QT的mqtt模块，但之前使用的是QT5.5.1版本，而Qt5.10之前不支持mqtt，因此需要编译的方式去安装子模块，参考QT以编译方式安装mqtt进行安装。2.使用如果在QT中使用，在pro文件中加上：QT += qmqtt如果在vs中集成qt使用该模块，则需要在项目属性中加入包含目录使用TCP连接：#include "qmqtt.h"QMQTT::Cli.

2021-03-03 11:41:51 1988

原创 human3.6m数据集下载百度网盘

在官网申请Human3.6M，一直没回应，参考了human3.6M数据集下载的方法。但这个方法下下来的数据集只有20多个g，且下载也很慢。感觉可能是数据集的一部分吧。这里给出百度网盘的地址，方便国内下载。链接：https://pan.baidu.com/s/1kVm9vfurugaQZOftGE3rAw提取码：otfwannot里面是这样的另外的几个解压出来之后是对应的图片后面有时间在尝试对这个数据集进行处理...

2021-01-24 22:18:59 5880 13

原创 Deep Streaming Label Learning 论文阅读

这篇论文发表在ICML 2020上，是一篇关于多标签学习的文章，文章提出了一种基于深度神经网络的新型框架，即深度流标签学习（DSLL），以有效地对带有新兴标签的实例进行分类。1.Introduction 在传统的监督学习中，单个实例仅具有一个标签。而在许多实际任务中，一个实例自然可以与多个标签相关联。例如，一个文档可能涉及多个主题；一张图像可以包含几个人的脸。有学者提出并研究了多标签学习来处理这一类的任务。对于给定的实例x∈Rd，要预测y∈{0，1}m，其中m是标签的数量，d是输入实例的维数。

2021-01-22 19:48:21 395

原创 Ubuntu18.04下安装autoware

Ubuntu18.04下安装autoware1首先得安装ros，在ubuntu18.04中是安装ROS Melodic安装ros安装的时候需要注意和anaconda的冲突，默认的python是2，需要更改anaconda环境变量。我安装的时候没有安装anaconda。设置源和密钥打开终端，输入以下内容sudo sh -c '. /etc/lsb-release && echo "deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ros/ubuntu/ $DISTRIB

2020-12-21 15:37:48 3764

DcPose-supp-files(dcpose训练的必备文件)

包含posetrack数据集标注mat文件转换的json文件，预训练模型（hrnet_w48），YOLOv3模型和dcpose推理模型。用于dcpose的训练，在谷歌网盘上有链接，搬运到这里方便下载。谷歌网盘资源网址：https://drive.google.com/drive/folders/1VPcwo9jVhnJpf5GVwR2-za1PFE6bCOXE

2023-03-30