YOLOv7 Pose复现

最近打算做一个关于姿态估计+行为识别的项目，由于最近YOLOv7很是火热，因此我们首先复现了YOLOv7 Pose来看看效果。以下是复现过程
1.Clone 仓库

https://gitee.com/liu-kuan-tdd/yolov7-pose-estimation.git

2.环境配置并进行推理
windows10 + cuda10.2 + conda
步骤：
（1）使用Pycharm打开项目，之后创建conda虚拟环境，使用Python3.8
（2）在Pycharm终端输入命令：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt

(3) 环境配置好之后下载推理模型[link]，并将模型放到你的项目目录下(https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7-w6-pose.pt)
(4)在终端输入命令进行推理，我的处理器是Intel® Core™ i5-10200H CPU @ 2.40GHz 2.40 GHz

python pose-estimate.py

3.推理结果展示
(1).FPS对比图
通过打开摄像头测试的速度来看，不能达到实时，不到1fps。

(2).视频结果

football1_keypoint

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