人体の３次元位置推定（MHFormer，Python，PyTorch を使用）

【目次】

1. 前準備
2. MHFormer のインストール（Windows 上）
3. MHFormer の動作確認（Windows 上）

前準備

Git のインストール（Windows 上）

Gitは，バージョン管理システム．ソースコードの管理や複数人での共同に役立つ．

【サイト内の関連ページ】

Windows での Git のインストール: 別ページ »で説明している．

【関連する外部ページ】

Git の公式ページ: https://git-scm.com/

Python のインストール（Windows 上）

【サイト内の関連ページ】

• Windows での Python 3.10，関連パッケージ，Python 開発環境のインストール: 別ページ »で説明している．
• Windows での Anaconda3 のインストール: 別ページ »で説明している．
• Python のまとめ: 別ページ »にまとめている．

【関連する外部ページ】

Python の公式ページ: https://www.python.org/

Build Tools for Visual Studio 2022，NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8，NVIDIA cuDNN 8.6 のインストール（Windows 上）

【サイト内の関連ページ】

NVIDIA グラフィックスボードを搭載しているパソコンの場合には， NVIDIA ドライバ， NVIDIA CUDA ツールキット， NVIDIA cuDNN のインストールを行う．

• Windows での Build Tools for Visual Studio 2022，NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8，NVIDIA cuDNN v8.6 のインストールと動作確認: 別ページ »で説明している．

【関連する外部ページ】

• Build Tools for Visual Studio 2022 （ビルドツール for Visual Studio 2022）の公式ダウンロードページ: https://visualstudio.microsoft.com/ja/visual-cpp-build-tools/
• NVIDIA ドライバのダウンロードの公式ページ: https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp
• NVIDIA CUDA ツールキットのアーカイブの公式ページ: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
• NVIDIA cuDNN のダウンロードの公式ページ: https://developer.nvidia.com/cudnn
• winimage の ZLIB DLL の公開ページ: http://www.winimage.com/zLibDll/

PyTorch のインストール（Windows 上）

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

   コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

2. PyTorch のページを確認

   PyTorch のページ: https://pytorch.org/index.html

3. 次のようなコマンドを実行（実行するコマンドは，PyTorch のページの表示されるコマンドを使う）．

   次のコマンドは， PyTorch 2.0 （NVIDIA CUDA 11.8 用） をインストールする． 但し，Anaconda3を使いたい場合には別手順になる．

   事前に NVIDIA CUDA のバージョンを確認しておくこと（ここでは，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 が前もってインストール済みであるとする）．

   PyTorch で，GPU が動作している場合には，「torch.cuda.is_available()」により，True が表示される．

   python -m pip install -U --ignore-installed pip
   python -m pip install -U torch torchvision torchaudio numpy --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
   python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())" 
   

   

   Anaconda3を使いたい場合には， Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を管理者として実行し， 次のコマンドを実行する． （PyTorch と NVIDIA CUDA との連携がうまくいかない可能性があるため，Anaconda3を使わないことも検討して欲しい）．

   conda install -y pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 cudnn -c pytorch -c nvidia
   py -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())" 
   

   【サイト内の関連ページ】

   • Windows での PyTorch のインストール: 別ページ »で説明している．

   【関連する外部ページ】

   • PyTorch のページ: https://pytorch.org/index.html

MHFormer のインストール（Windows 上）

gdown のインストール（Windows 上）

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

   コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

2. ダウンロードとインストール

   python -m pip install -U gdown
   

   

MHFormer のインストール（Windows 上）

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

   コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

2. ダウンロードとインストール

   cd %HOMEPATH%
   rmdir /s /q MHFormer
   git clone https://github.com/Vegetebird/MHFormer
   cd MHFormer
   mkdir checkpoint\pretrained\351
   python -m pip install -r requirements.txt
   

3. 以下の手順で，YOLOv3 と HRNet の学習済みモデルをダウンロードし，checkpoint\pretrained\351 に置く
   1. MHFormer の GitHub のページを開く

      https://github.com/Vegetebird/MHFormer

   2. 「Demo」のところの「pretained models here」をクリック
      
   3. 2つのファイル yolov3.weights, pose_hrnet_w48_384x288.pth をダウンロードする
      
   4. ダウンロードしたファイルを %HOMEPATH%\MHFormer\demo\lib\checkpoint に置く
      
4. 以下の手順で，351 の学習済みモデルをダウンロードし，checkpoint\pretrained\351 に置く
   1. MHFormer の GitHub のページを開く

      https://github.com/Vegetebird/MHFormer

   2. 「Download pretrained model」のところの「can be found in here」をクリック
      
   3. 「351」をクリック
      
   4. model_4294.pth をダウンロード
      
   5. ダウンロードしたファイルを %HOMEPATH%\MHFormer\checkpoint\pretrained\351 に置く
      

MHFormer の動作確認（Windows 上）

1. Windows で，コマンドプロンプトを実行
2. ビデオファイルは %HOMEPATH%\MHFormer\demo\video に置く
   
3. 次のコマンドを実行

   cd %HOMEPATH%\MHFormer
   python demo/vis.py --video sample_video.mp4
   

   
4. 結果は demo\output の下にできる