우주의WouldYou

cp 명령어 수행 도중 omitting directory 오류 발생시 그냥 해당 디렉토리를 어떤 사용자가 사용중인 것

cp -r 원본디렉 옮길디렉

요렇게

디렉토리 삭제할 때 디렉토리가 비어있는 것이 아닐 경우

rm -rf 디렉

[1. Octave]

1. 원본 이미지 2배 확대한 이미지에 점진적으로 블러(octave 1)

2. 원본이미지를 점진적으로 블러(Oct.2)

3. 원본이미지를 반으로 축소시킨 이미지에 점진적으로 블러(Oct.3)

4. 또 반으로 축소시킨 후 이미지에 점진적으로 블러(Oct.4)

-> 원본 이미지를 일단 2배하는 이유

: DoG이미지를 만들때 같은 옥타브 내에서 인접한 2개의 블러 이미지를 활용해서 만들고, 또 그렇게 생성된 DoG이미지들 중에서 인접한 세 개의 DoG이미지를 활용해서 keypoint를 찾기 때문

[2. DoG]

octave들을 구한 이후 DoG

(모든 octave에서) 전 단계에서 얻은 같은 옥타브 내에서 인접한 두 개의 블러 이미지들끼리 빼주면 됨

-> 결과적으로 4개씩 16장의 DoG를 얻음

[3. keypoints]

한 픽셀에서의 극대값, 극소값을 결정할 때에는 동일한 octave내의 세 장의 DoG이미지가 필요

지금 체크할 픽셀 주변의 8개 픽셀, scale이 한 단계씩 다른 위 아래 두 DoG이미지에서 가까운 9개 픽셀

-> 총 26개 픽셀 검사

체크하는 픽셀의 값이 주변 26개의 픽셀값 중에 가장 작거나 가장 클 때 key point로 인정

=> 두 장의 극값 이미지를 얻게 됨(4장의 DoG이미지로)

4. keypoint 선별

1) 낮은 contrast 제거 -> threshold두기

2) edge위에 존재하는 것들 제거 -> 노이즈를 엣지로 찾아낼 가능성 존재, 코너점들만을 keypoint로 남겨서 안전하게..

=> 수직, 수평 gradient계산 - 모든 방향으로 변화가 크면 코너

=> Hessian Matrix사용

=> scale invariance를 만족

5. keypoint에 방향 할당

=> rotation invariance를 위해

각 keypoint주변의 gradient방향과 크기를 모으기 -> 가장 두드러지는 방향을 찾아내어 keypoint의 방향으로 할당

=> keypoint 주변에 윈도우를 만들어준 다음 가우시안 블러링 (scale값으로 가우시안 블러링)

작은 스케일 -> 가까이서 세세하게

큰 스케일 -> 좀 떨어져서 전체적으로, 전반적으로 모호하게 보임

Scale Space -> 여러 스케일의 이미지들을 모아놓은 것

-> 스케일 변화를 위해 이미지 확대/축소 => 이미지 피라미드

이미지의 사이즈 유지, 이미지를 블러링 시킴으로 스케일이 커지게 할 수 있음 -> 가우시안 필터 사용

더 많이 블러될 수록 스케일이 커짐

Alphapose 는 cpu only가 안되는 것 같다..

1. windows부분 따라하기

https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose/blob/master/docs/INSTALL.md#Windows

2. python setup.py build develop 실행

이 때,  setup.py  파일에서

if platform.system() != 'Windows':

이 부분을

if platform.system() == 'Windows':

이렇게 고쳐주어야

deconv_conv_cuda import error가 발생하지 않음 -> cuda 필수

3. 무사히 빌드되었다면

python scripts/demo_inference.py --cfg ./configs/coco/resnet/256x192_res50_lr1e-3_1x.yaml --checkpoint pretrained_models/fast_res50_256x192.pth --indir examples/demo --outdir examples/res

데모파일 실행

여기서 사용한 모델은 그냥 fastpose모델임

 detector.py에서 scipy.misc는 imread없다고? 나오는데

파일 들어가서

orig_img_k = scipy.misc.imread(im_name_k, mode='RGB')

이 부분을

orig_img_k = imageio.imread(im_name_k, pilmode='RGB')

이렇게 수정한 후 다시 위 데모 명령어 실행

3. 끝!

만약 oom이 뜨면 배치사이즈 조절해주면 된다. 조절방법은

https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose/blob/master/docs/GETTING_STARTED.md

참고