摘要

今天，学习RTMPose关键点检测实战。教大家如何安装安装MMDetection和MMPose。
实战项目以三角板关键点检测场景为例，结合OpenMMLab开源目标检测算法库MMDetection、开源关键点检测算法库MMPose、开源模型部署算法库MMDeploy，全面讲解项目全流程：

• 数据集：Labelme标注数据集、整理标注格式至MS COCO

• 目标检测：分别训练Faster R CNN和RTMDet-Tiny目标检测模型、训练日志可视化、测试集评估、对图像、摄像头画面预测

• 关键点检测：训练RTMPose-S关键点检测模型、训练日志可视化、测试集上评估、分别对“图像、视频、摄像头画面”预测

• 模型终端部署：转ONNX格式，终端推理

视频链接：
1、安装MMDetection和MMPose：https://www.bilibili.com/video/BV1Pa4y1g7N7
2、MMDetection三角板目标检测：https://www.bilibili.com/video/BV1Lm4y1879K
3、MMPose、RTMPose三角板关键点检测：https://www.bilibili.com/video/BV12a4y1u7sd

讲师是张子豪 OpenMMLab算法工程师。
保姆级代码教程： github.com/TommyZihao/MMPose_Tutorials。
教程讲的非常详细。

没想到，子豪兄也是小黑子。

安装MMPose

安装虚拟环境

教程没有新建虚拟环境，我建议大家安装的时候，新建虚拟环境，执行命令：

conda create --name mymm python=3.7

然后，会安装一些必要的安装包。等待安装完成即可。
安装完成后，激活虚拟环境，执行命令：
ubuntu执行命令：

conda activate mymm

Windows环境执行命令：

activate mymm

如果是Windows环境，无法激活虚拟环境参考：

https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/120514255

安装pytorch

安装pytorch，要结合自己的硬件和Cuda版本。比如我的CUDA版本是11.3的，需要寻找支持11.3版本的pytorch。

打开网站：https://pytorch.org/，选择历史版本。

V1.12.1版本有11.3的版本，就选他了。

执行命令：

conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch

安装MMCV

使用openmim安装mmengine、mmcv和mmdet，执行命令：

pip install -U openmim
mim install mmengine
mim install 'mmcv==2.0.0rc3'
mim install "mmdet>=3.0.0rc6"

安装其他的安装包

pip install opencv-python pillow matplotlib seaborn tqdm pycocotools -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

下载 MMPose

使用git下载MMPose代码，Windows需要单独安装git命令，链接：https://git-scm.com/download/win。

安装完成后执行Git命令：

git clone https://github.com/open-mmlab/mmpose.git -b tutorial2023

下载代码。
然后使用Pycharm打开。

安装必要的包，执行命令：

mim install -e .

检查环境配置，首先检查pytorch，执行代码：

# 检查 Pytorch
import torch, torchvision
print('Pytorch 版本', torch.__version__)
print('CUDA 是否可用',torch.cuda.is_available())

检查mmcv：

# 检查 mmcv
import mmcv
from mmcv.ops import get_compiling_cuda_version, get_compiler_version
print('MMCV版本', mmcv.__version__)
print('CUDA版本', get_compiling_cuda_version())
print('编译器版本', get_compiler_version())

检查mmpose：

# 检查 mmpose
import mmpose
print('mmpose版本', mmpose.__version__)

一切OK！！！

下载预训练模型权重文件和视频素材

创建文件夹，执行代码：

import os# 创建 checkpoint 文件夹，用于存放预训练模型权重文件
os.mkdir('checkpoint')# 创建 outputs 文件夹，用于存放预测结果
os.mkdir('outputs')# 创建 data 文件夹，用于存放图片和视频素材
os.mkdir('data')os.mkdir('data/test')

然后下载素材：

# 多人图片，来源：https://www.pexels.com/zh-cn/photo/2168292/
!wget https://zihao-openmmlab.obs.cn-east-3.myhuaweicloud.com/20220610-mmpose/images/multi-person.jpeg -O data/test/multi-person.jpeg# 单人视频-唱跳篮球 
!wget https://zihao-openmmlab.obs.myhuaweicloud.com/20220610-mmpose/videos/cxk.mp4 -P data/test# 妈妈和女儿跳舞，经微信压缩
!wget https://zihao-openmmlab.obs.myhuaweicloud.com/20220610-mmpose/videos/mother_wx.mp4 -P data/test# 两个女生跳舞视频，来源：https://mixkit.co/free-stock-video/two-girls-having-fun-in-a-retro-restaurant-42298/
!wget https://zihao-openmmlab.obs.cn-east-3.myhuaweicloud.com/20220610-mmpose/videos/two-girls.mp4 -O data/test/two-girls.mp4

安装MMDetection

安装Pytorch

同上

安装MMCV

同上

安装其它工具包

同上

下载 MMDetection

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git -b 3.x

安装MMDetection

进入MMDetection的根目录，执行命令：

pip install -v -e .

安装MMDetection。

检查，pytorch，代码如下：

# 检查 Pytorch
import torch, torchvision
print('Pytorch 版本', torch.__version__)
print('CUDA 是否可用',torch.cuda.is_available())

检查MMCV，代码如下：

# 检查 mmcv
import mmcv
from mmcv.ops import get_compiling_cuda_version, get_compiler_version
print('MMCV版本', mmcv.__version__)
print('CUDA版本', get_compiling_cuda_version())
print('编译器版本', get_compiler_version())

检查MMDetection，代码如下：

# 检查 mmpose
import mmdet
print('mmdetection版本', mmdet.__version__)

下载预训练模型权重文件和视频素材

import os# 创建 checkpoint 文件夹，用于存放预训练模型权重文件
os.mkdir('checkpoint')# 创建 outputs 文件夹，用于存放预测结果
os.mkdir('outputs')# 创建 data 文件夹，用于存放图片和视频素材
os.mkdir('data')

MMPose预训练模型预测

命令行的方式

HRNet预测单张图像

python demo/topdown_demo_with_mmdet.py \demo/mmdetection_cfg/faster_rcnn_r50_fpn_coco.py \https://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth \configs/body_2d_keypoint/topdown_heatmap/coco/td-hm_hrnet-w32_8xb64-210e_coco-256x192.py \https://download.openmmlab.com/mmpose/top_down/hrnet/hrnet_w32_coco_256x192-c78dce93_20200708.pth \--input data/test/multi-person.jpeg \--output-root outputs/B1_HRNet_1 \--device cuda:0 \--bbox-thr 0.5 \--kpt-thr 0.2 \--nms-thr 0.3 \--radius 8 \--thickness 4 \--draw-bbox \--draw-heatmap \--show-kpt-idx

RTMPose预测单张图像

python demo/topdown_demo_with_mmdet.py \demo/mmdetection_cfg/faster_rcnn_r50_fpn_coco.py \https://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth \projects/rtmpose/rtmpose/body_2d_keypoint/rtmpose-s_8xb256-420e_coco-256x192.py \https://download.openmmlab.com/mmpose/v1/projects/rtmpose/rtmpose-s_simcc-aic-coco_pt-aic-coco_420e-256x192-fcb2599b_20230126.pth \--input data/test/multi-person.jpeg \--output-root outputs/B1_RTM_1 \--device cuda:0 \--bbox-thr 0.5 \--kpt-thr 0.5 \--nms-thr 0.3 \--radius 8 \--thickness 4 \--draw-bbox \--draw-heatmap \--show-kpt-idx

预测视频：直接将–input换成视频路径即可

python demo/topdown_demo_with_mmdet.py \demo/mmdetection_cfg/faster_rcnn_r50_fpn_coco.py \https://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth \configs/body_2d_keypoint/topdown_heatmap/coco/td-hm_hrnet-w32_8xb64-210e_coco-256x192.py \https://download.openmmlab.com/mmpose/top_down/hrnet/hrnet_w32_coco_256x192-c78dce93_20200708.pth \--input data/test/mother_wx.mp4 \--output-root outputs/B1_HRNet_2 \--device cuda:0 \--bbox-thr 0.5 \--kpt-thr 0.2 \--nms-thr 0.3 \--radius 5 \--thickness 2 \--draw-bbox \--draw-heatmap \--show-kpt-idx

代码的方式

在MMPose的根目录，新建test.py,运行下面的代码：

import cv2
import numpy as np
from PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as pltimport torchimport mmcv
from mmcv import imread
import mmengine
from mmengine.registry import init_default_scopefrom mmpose.apis import inference_topdown
from mmpose.apis import init_model as init_pose_estimator
from mmpose.evaluation.functional import nms
from mmpose.registry import VISUALIZERS
from mmpose.structures import merge_data_samplesfrom mmdet.apis import inference_detector, init_detector# 有 GPU 就用 GPU，没有就用 CPU
device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
print('device', device)img_path = 'data/test/multi-person.jpeg'# Faster R CNN
detector = init_detector('demo/mmdetection_cfg/faster_rcnn_r50_fpn_coco.py','https://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth',device=device
)pose_estimator = init_pose_estimator('configs/body_2d_keypoint/topdown_heatmap/coco/td-hm_hrnet-w32_8xb64-210e_coco-256x192.py','https://download.openmmlab.com/mmpose/top_down/hrnet/hrnet_w32_coco_256x192-c78dce93_20200708.pth',device=device,cfg_options={'model': {'test_cfg': {'output_heatmaps': True}}}
)init_default_scope(detector.cfg.get('default_scope', 'mmdet'))# 获取目标检测预测结果
detect_result = inference_detector(detector, img_path)
print(detect_result.keys())# 预测类别
print(detect_result.pred_instances.labels)
# 置信度
print(detect_result.pred_instances.scores)# 置信度阈值
CONF_THRES = 0.5pred_instance = detect_result.pred_instances.cpu().numpy()
bboxes = np.concatenate((pred_instance.bboxes, pred_instance.scores[:, None]), axis=1)
bboxes = bboxes[np.logical_and(pred_instance.labels == 0, pred_instance.scores > CONF_THRES)]
bboxes = bboxes[nms(bboxes, 0.3)][:, :4]
print(bboxes)# 获取每个 bbox 的关键点预测结果
pose_results = inference_topdown(pose_estimator, img_path, bboxes)print(len(pose_results))# 把多个bbox的pose结果打包到一起
data_samples = merge_data_samples(pose_results)print(data_samples.keys())
# 每个人 17个关键点 坐标
print(data_samples.pred_instances.keypoints.shape)# 索引为 0 的人，每个关键点的坐标
print(data_samples.pred_instances.keypoints[0,:,:])# 每一类关键点的预测热力图
print(data_samples.pred_fields.heatmaps.shape)
idx_point = 13
heatmap = data_samples.pred_fields.heatmaps[idx_point,:,:]
print(heatmap.shape)
# 索引为 idx 的关键点，在全图上的预测热力图
plt.imshow(heatmap)
plt.show()# 半径
pose_estimator.cfg.visualizer.radius = 10
# 线宽
pose_estimator.cfg.visualizer.line_width = 8
visualizer = VISUALIZERS.build(pose_estimator.cfg.visualizer)
# 元数据
visualizer.set_dataset_meta(pose_estimator.dataset_meta)img = mmcv.imread(img_path)
img = mmcv.imconvert(img, 'bgr', 'rgb')img_output = visualizer.add_datasample('result',img,data_sample=data_samples,draw_gt=False,draw_heatmap=True,draw_bbox=True,show_kpt_idx=True,show=False,wait_time=0,out_file='outputs/B2.jpg'
)
print(img_output.shape)plt.figure(figsize=(10,10))
plt.imshow(img_output)
plt.show()

中间运行结果：

热力图：

展示可视化效果：