pyskl手势/动作识别的实现与pytorch cuda环境部署保姆教程

恭喜你，找到这篇不需要翻墙就能够成功部署的方法。在国内布置这个挺麻烦的，其他帖子会出现各种问题不能完全贯通。便宜你了。。

实话5年前我用1080训练过一个基于卷积和ltsm的手势识别，实话实说感觉比现在效果好。是因为现在的注意力都在transform和diffusion了吗，没人关注这些基础功能了。。。

前置效果

项目下载

先把项目文件搞下来。项目地址

复制代码

git clone https://github.com/kennymckormick/pyskl.git

下载过程很快，完成后cd pysk进入项目根目录

python部署

conda

首先当然是安装conda，这玩意可以创建相对隔离的python环境，搞python的没这个能行？anaconda和miniconda随便装哪个都行
conda官网

安装好后执行如下命令，创建python3.8版本环境

复制代码

conda create -n pyskl python=3.8

一路选y完成后输入如下指令进入环境

复制代码

conda activate pyskl

然后安装mim安装器，有些软件需要用这个独立安装

复制代码

pip install -U openmim

Pytorch与cuda部署

pytorch是ai算法库，和tensorflow类似。cuda是计算单元驱动。这两个东西一定要版本匹配。

一般情况下我们要先看软件环境下的pytorch版本，从而推断出适配的python版本、cuda版本，再进行安装。以我们正搞的这个举例，pyskl依赖的pytorch版本是1.5.1，我们可以在网站上查询到适配的版本是10.1。把指令复制下来直接执行即可安装
查询pytorch cuda环境版本的网站

复制代码

conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

其他依赖部署

依次执行下列指令安装依赖部署

复制代码

 mim install mmcv-full==1.5.0
  mim install mmdet==2.23.0
  pip install -r requirements.txt
  pip install -e .
  pip install pyskl
  pip install mediapipe

里面有个依赖的版本有问题需要手动换一下：

复制代码

 pip uninstall pillow==9.3.0
 pip  install pillow==8.4.0

这样就完成pyskl的部署了

跑一下摄像头手势识别试试，别忘了装上摄像头：

复制代码

python demo\demo_gesture.py

第一次运行会自动下载训练好的模型。需要小小等待一会，接着就能看到效果了

再跑一下视频动作检测，视频是demo中自带的。成功后会生成mp4文件。

复制代码

python demo/demo_skeleton.py demo/ntu_sample.avi demo/demo.mp4

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