本篇文章为大家展示了Windows10下的AlphaPose配置是怎样的，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
（AlphaPose算法流程）
环境：win10 + RTX2070s + Anaconda3
# 1. 创建alphapose虚拟环境.conda create -n alphapose python=3.6 -yconda activate alphapose
# 2. 安装pytorch（由于RTX2070s cuda必须为10.0+，conda自动在虚拟环境安装cuda10.0）conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch
测试安装是否成功
# 3. 下载项目（老版本）git clone -b pytorch https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose.git
# 4. 安装依赖包（更改pytorch torchvision版本为安装版本）pip install -r requirements.txt
duang， ntpath安装出错，alphapose的issue中看到有人说ntpath not necessary，可以直接删掉，不用安装。运行video_demo.py时注释import ntpath(15行)，将ntpath替换为 'os.path' (66行)
也可以一样一样来，运行demo时缺什么装什么吧！
# 5. 安装Pillow、opencv、scipy、matplotlib、tqdm、visdom
# Pillow版本大于7.0.0，报错ImportError: cannot import name 'PILLOW_VERSION'
pip install Pillow==6.2.2
pip install opencv-python
pip install scipy
pip install matplotlib
pip install tqdm
pip install visdom
# 6. 下载模型文件：# yolov3-spp.weights 放入./models/yolo# duc_se.pth (2018/08/30) 放入./models/sppe
# 7. 运行demo.py、video_demo.py# 可在opt.py修改参数，如batchsize、SP（单进程，否则报错）python demo.py --indir ${img_directory} --outdir examples/respython video_demo.py --video ${path to video} --outdir examples/res --save_video
运行图片结果：
基于上述人体姿态估计方法，我们参加了中国华录杯—定向算法赛（人体摔倒姿态识别）赛道的比赛。由于该比赛没有提供有监督训练集，我们通过对定位的人体设定了相应的规则（检测框宽高比、关键点相对位置等）对人体是否摔倒进行了识别。
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