【源码】基于PyTorch框架的姿态识别与动作分类系统

项目简介

本项目是基于PyTorch框架构建的深度学习系统，专注于人体姿态识别和动作分类任务。借助多种先进的深度学习模型和数据处理技术，提供高效、准确的姿态识别和动作分类解决方案。

项目的主要特性和功能

1. 多模型支持：提供RecognizerVisece、RecognizerViseceITM等多种姿态识别和动作分类模型；支持基于ResNet3dSlowOnly的Visece_Video和Visece_Video_PACL视频编码器；集成BertModel用于文本特征提取。
2. 数据处理：通过PoseDataset处理姿态数据，输出[N, C, T, H, W]格式和标签，支持多模态数据处理，可同时处理RGB图像和姿态信息。
3. 训练与验证：有详细训练流程，包含模型初始化、数据加载等；支持分布式验证，通过DistEvalHook进行模型评估。
4. 实验结果：提供多种模型的准确率、训练轮次等实验结果，辅助用户选择最优模型配置。

安装使用步骤

环境配置

1. 复制项目：（此处文档未给出复制命令，可根据实际情况补充）
2. 创建并激活虚拟环境： shell conda create -n skeletonclip++ python=3.8 conda activate skeletonclip++
3. 安装依赖： shell conda install pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 torchaudio==0.10.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge pip install openmim mim install mmcv-full==1.5.0 mim install mmdet mim install mmpose cd skeletonclip++ pip install -r requirements.txt pip install -e .

数据准备

1. 下载数据集：（此处文档未给出具体数据集信息，可根据实际情况补充）
2. 数据预处理：使用PoseDataset对数据进行预处理，确保数据格式符合模型输入要求。

模型训练

1. 配置模型：根据需求选择合适的模型配置文件，如recognizervisece.py、recognizerviseceitm.py等。
2. 开始训练：运行训练脚本，开始模型的训练过程。 shell python tools/train.py --config path/to/config.py

模型验证

1. 加载模型：使用训练好的模型检查点文件进行验证。 shell python tools/test.py --config path/to/config.py --checkpoint path/to/checkpoint.pth
2. 评估结果：验证脚本将输出模型的准确率、损失等评估指标，并将结果保存到指定文件中。

下载地址

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