TF-pose-estimation 빌드하여 돌려보기

이번 포스팅은 TF-pose-estimation을 빌드하고 돌려보는 것 포스팅하겠습니다.

1. Tf-pose-estimation?

• Openpose를 tensorflow로 바꾼 것
• 처음 올라온 것은 NOT Found가 떠서 다른 사람이 tensorflow2로 변형한 것을 빌드하였습니다.

https://github.com/gsethi2409/tf-pose-estimation 위 링크에서 git clone을 하였습니다.

2. 빌드 환경

• Ubuntu 18.04
• GeForce GTX 1080
• CUDA 10.1
• Cudnn 7.6
• NVIDIA Driver-418
• Tensorflow-gpu 2.1.0

3. 가상환경 만들기/접속

conda create -n tfpose python=3.6.8
conda activate tfpose

4. tensowflow-gpu 설치

conda install tensorflow-gpu=2.1.0

5. opencv 설치

이 부분은 제가 좀 복잡하게 해서 결과론적으로는 opencv-python을 설치하면 되는데 제가 했던 것까지 다 보여드릴게요.

conda install opencv
conda install --channel httpas://conda.anaconda.org/monpo opencv3
conda uninstall opencv3
conda install opencv-python

6. git clone 및 requirement 설치

git clone https://github.com/gsethi2409/tf-pose-estimation.git
cd ./tf-pose-estimation
pip install -r requirements.txt
pip install tf_slim
cd ./tf_pose/pafprocess
sudo apt install swig
siwg -python -c++ pafprocess.i && python3 setup.py build_ext --inplace

7. 파일 수정

tf_pose 폴더에 있는 estimator.py에서 15번째 줄에 추가 tf.compat.v1.disable_eager_execution()

8. 데모 돌리기

경로는 tf-pose-estimation에 가있어야 합니다. run.py를 돌려야 하니까요.

이미지 python run.py --model=mobilenet_thin --resize=432x368 --image./imnages/p2.jpg

비디오 python run_video.py --model=mobilenet_thin --resize=432x368 --video=test.mp4

웹캠 python run_webcam.py

뒤에 붙는 것들은 조정할 수 있으니까 바꿔가면서 하셔도 되고 웹캠처럼 파일만 바로 돌리면 default로 돌아갑니다.