在Ubuntu上使用OpenPose,你需要准备一些数据集来训练和测试模型
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COCO数据集:COCO是一个广泛使用的计算机视觉数据集,包含了超过33万张图像和200多万个标注。你可以从官方网站下载COCO数据集:http://cocodataset.org/
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MPII数据集:MPII是另一个常用的人体姿态估计数据集,包含了超过25,000张图像和对应的关节点标注。你可以从这个链接下载MPII数据集:http://human-pose.mpi-inf.mpg.de/
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LSP数据集:LSP(Leeds Sports Pose)数据集包含了超过1000张图像和对应的关节点标注。你可以从这个链接下载LSP数据集:http://sam.johnson.io/research/lsp.html
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LSP+数据集:LSP+是LSP数据集的扩展版本,包含了更多的图像和标注。你可以从这个链接下载LSP+数据集:https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose_train
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MPII+LSP数据集:MPII+LSP数据集将MPII数据集与LSP数据集结合起来,提供了更丰富的训练数据。你可以从这个链接下载MPII+LSP数据集:https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose_train
在下载并解压数据集后,你需要按照OpenPose的要求组织数据集的文件结构。通常,你需要创建一个名为dataset
的文件夹,然后将每个数据集放入其中。例如,对于COCO数据集,你需要创建一个名为coco
的文件夹,并将下载的数据集文件放入其中。
在准备好数据集后,你可以开始训练和测试OpenPose模型。请参考OpenPose的官方文档以获取更多关于训练和测试的信息:https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob/master/doc/quick_start.md#training-and-testing-the-openpose-model