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OpenPose - suivi de corps humain, main, visage


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6 réponses à ce sujet

#1 Thot

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Posté 05 août 2017 - 04:50

Le deep learning commence à se rendre accessible, et notamment pour créer en quelque sorte de nouveaux capteurs.

Voici OpenPose qui reconnait des corps humains, des mains et des visages avec une seule caméra.

C'est une sorte de kinect avec une leap motion intégrée.

Voici le lien du code : https://github.com/C...ng-Lab/openpose

Ainsi qu'une démo qui tourne sous Windows : http://posefs1.perception.cs.cmu.edu/OpenPose/OpenPose_demo_1.0.1.zip

La démo tourne chez moi à 2FPS avec

- GeForce GTX 960M

- Intel Core i7-6700HQ 2.6GHz

- 8 Go de RAM

Si quelqu'un sur ce forum a une bécane de jeu de ouf de malade, ça m'intéresse d'avoir la vitesse d'execution chez lui :-)

 

pose_face_hands.gif

dance.gif

pose_face.gif


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#2 XelaTech

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Posté 05 août 2017 - 05:48

Salut, comment fait-on pour lancer la démo sur Windows?  :dash2:

La webcam intégrée de l'ordinateur suffit?

 

J'obtiens cet écran noir quand je lance le .exe de l'application dans bin

Fichier joint  Plantage.JPG   33,71 Ko   38 téléchargement(s)



#3 Thot

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Posté 05 août 2017 - 08:41

Ah oui, la démo ne marche pas directement... ces informaticiens...

dans le dossier racine/bin il faut copier le dossier racine/models

a la fin tu auras un dossier racine/bin/models

 

Sinon, oui, ça prend le flux de la webcam.


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#4 XelaTech

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Posté 05 août 2017 - 10:24

Super, merci !

Ca marche pour moi à 3 FPS, Avec une config d'ordinateur portable :

 

- GeForce GTX 1050

- Intel Core i7-7700HQ 2.8GHz

- 8 Go de RAM

 

Dans le lien que tu as donné, il y a peut être une piste pour optimiser les paramètres :

 

FAQ

Q: Out of memory error - I get an error similar to: Check failed: error == cudaSuccess (2 vs. 0) out of memory.

A: Most probably cuDNN is not installed/enabled, the default Caffe model uses >12 GB of GPU memory, cuDNN reduces it to ~1.5 GB.

Q: Low speed - OpenPose is quite slow, is it normal? How can I speed it up?

A: Check the OpenPose Benchmark to discover the approximate speed of your graphics card. Some speed tips:

1. Use cuDNN 5.1 (cuDNN 6 is ~10% slower).
2. Reduce the `--net_resolution` (e.g. to 320x176) (lower accuracy).
3. For face, reduce the `--face_net_resolution`. The resolution 320x320 usually works pretty decently.
4. Use the `MPI_4_layers` model (lower accuracy and lower number of parts).
5. Change GPU rendering by CPU rendering to get approximately +0.5 FPS (`--render_pose 1`).

Q: Webcam is slow - Using a folder with images matches the speed FPS benchmarks, but the webcam has lower FPS. Note: often on Windows.

A: OpenCV has some issues with some camera drivers (specially on Windows). The first step should be to compile OpenCV by your own and re-compile OpenPose after that (following the Reinstallation section in Ubuntu or cleaning the project on Windows). If the speed is still slower, you can better debug it by running a webcam OpenCV example (e.g. this C++ example). If you are able to get the proper FPS with the OpenCV demo but OpenPose is still low, then let us know!

Q: Video and/or webcam are not working - Using a folder with images does work, but the video and/or the webcam do not. Note: often on Windows.

A: OpenCV has some issues with some camera drivers and video codecs (specially on Windows). Follow the same steps as the Webcam is slow question to test the webcam is working. After re-compiling OpenCV, you can also try this OpenCV example for video.

 

 

Avec des paramètres précis, ça peut mettre en pls une titan x  :laugh1:

 

 

 

4. Maximum Accuracy Configuration

This command provides the most accurate results we have been able to achieve for body, hand and face keypoint detection. However, this command will need around 8 GB of GPU memory and runs around 1 FPS on a Titan X.

 



#5 Oliver17

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Posté 05 août 2017 - 10:51

Je test au plus rapide.

 

- i5 7600k 3.8 Ghz

- GeForce GTX 1050 Ti 4 go

- 16 go de ram

 

J'essaye ça demain :)

 

Edit : erf, ils auraient pu faire un ptit exe pour tester, suis sur win et je n'ai pas de compilateur C++, et je n'ai pas vraiment envie d'installer Visual....

Tant pis.


Modifié par Oliver17, 06 août 2017 - 01:58 .

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Mon Tipeee
 


#6 Thot

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Posté 06 août 2017 - 06:47

Je test au plus rapide.

 

- i5 7600k 3.8 Ghz

- GeForce GTX 1050 Ti 4 go

- 16 go de ram

 

J'essaye ça demain :)

 

Edit : erf, ils auraient pu faire un ptit exe pour tester, suis sur win et je n'ai pas de compilateur C++, et je n'ai pas vraiment envie d'installer Visual....

Tant pis.

Dans le dossier de demo, dans le dossier bin, il y a un executable.


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#7 Oliver17

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Posté 06 août 2017 - 07:55

Au temps pour moi.

 

3.9 fps pas plus, et encore je n'ai que le squelette qui apparaît ainsi que les points pour les yeux, et non la reconnaissance du visage.


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Mon Tipeee
 





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