首先展示效果(此为官方图):
    
    
    
    github链接:
    
     https://github.com/xingyizhou/CenterNet
    
   
    
    
    1. 编译nms
   
    
     Note:
    
    
    若未编译nms,则运行demo时会报错ModuleNotFoundError: No module named ‘external.nms’
   
git clone https://github.com/xingyizhou/CenterNet.git
pip install -r requirements.txt  # 安装必要模块,可使用conda创建一个新的环境,需要torch 
cd $Centernet_HOME # (即centernet根目录)
cd src/lib/external
make
    
    
    2. 编译DCNv2
   
    
     Note:
    
    
    源代码里给的是pytorch0.4版本的,如果用的是torch<=0.4版本可直接使用,若是pytorch1.x版本则需要下载DCNv2源码(
    
     链接地址
    
    )替换掉
    
     src/lib/model/networks
    
    里的DCNv2目录后再进行编译
    
    使用torch1.x版本又使用此项目里自带的DCNv2,编译DCNv2后运行demo会报错
    
     ImportError: torch.utils.ffi is deprecated. Please use cpp extensions instead.
    
    
    我用的是pytorch1.1版本的
   
cd src/lib/model/networks
rm -rf DCNv2 # 移除旧版本DCNv2
git clone https://github.com/CharlesShang/DCNv2.git # 下载新版本DCNv2
cd DCNv2
./make.sh
    
     Note:
    
    
    以上编译在Linux上建议使用gcc4.9以上版本进行编译(尝试使用gcc4.8.5编译后运行demo检测视频时报错
    
     Segmentations fault (core dumped)
    
    
    
    3. 模型
   
    下载人体姿态估计模型
    
     multi_pose_dla_3x.pth
    
    79M(
    
     链接:https://pan.baidu.com/s/1VUcK0CKZYANFnjn70WkTSw 密码:h1ls
    
    )
    
    运行demo时所需要的预训练模型
    
     dla34-ba72cf86.pth
    
    60M(
    
     链接:https://pan.baidu.com/s/1A_zfUeQItuuCdNkzlpzZwg 密码:p4ye
    
    )
    
    ,根据提示拷贝到.torch下的指定目录里
   
    
    
    4. 运行demo
   
python demo.py multi_pose --demo 3.mp4 --load_model multi_pose_dla_3x.pth
    
    
    5. c++调用(使用tensortRT加速)
   
后续更新转换模型供c++调用
 
