MMAction2 (PoseC3D)的demo代码在那

<think>好的，用户现在询问的是MMAction2中PoseC3D的demo代码在哪里。之前的对话中，用户已经询问过ST-GCN静态图像适配版的信息，现在转向另一个相关的动作识别框架PoseC3D，可能是在比较不同的方法或者需要实现某个项目时需要不同的模型。 首先，我需要确认用户的需求。用户提到“demo代码”，说明他们可能希望快速运行一个示例来理解PoseC3D的使用方法。用户可能对MMAction2框架不太熟悉，需要指导如何找到和运行demo。之前的回复中已经提到过结合MMPose提取关键点，可能用户现在想直接使用MMAction2中的PoseC3D模型，而不是自己修改ST-GCN。 接下来，我需要回忆MMAction2的文档结构。MMAction2是OpenMMLab的一个项目，通常他们的仓库会有详细的文档和demo示例。PoseC3D是基于骨骼点的3D卷积网络，用于动作识别，所以demo可能包括如何准备骨骼点数据，加载模型，进行推理。 用户可能需要具体的代码示例和步骤。需要检查MMAction2的官方仓库是否有现成的demo，或者是否需要用户自己编写。通常，这些项目会提供Colab教程或者Jupyter notebook示例。例如，在MMAction2的文档或项目README中可能有相关链接。 另外，用户可能遇到的问题包括数据准备，特别是骨骼点数据的格式。PoseC3D的输入通常是骨骼序列，所以可能需要预处理步骤，比如使用MMPose提取关键点，然后转换成适合PoseC3D的格式。用户可能不知道如何处理这些步骤，所以需要详细说明。 还要考虑用户的环境配置是否正确，是否安装了正确版本的MMAction2及其依赖。如果用户遇到安装问题，可能需要给出安装指令，但用户主要需要的是demo的位置，所以可能只需要提供链接和基本步骤。 需要确认MMAction2中是否有现成的demo脚本，比如在demo目录下的posec3d_infer.py之类的文件。如果没有，可能需要指导用户如何利用提供的工具和API来自行构建推理流程。 总结用户的潜在需求：找到PoseC3D在MMAction2中的示例代码，能够快速运行并理解其工作原理，可能还需要数据准备和模型推理的具体步骤。用户可能希望从图像或视频输入开始，经过关键点提取，再输入到PoseC3D中进行动作识别，所以需要端到端的指导。 在回答时，需要分步骤说明如何找到demo代码，如何准备数据，运行推理，并可能提供代码片段和命令。同时，提供官方文档链接和参考教程，帮助用户进一步探索。</think>以下是关于 **MMAction2 (PoseC3D)** 的 Demo 代码及运行指南，涵盖关键点数据准备、模型推理和可视化全流程： --- ### **一、MMAction2 官方资源定位** #### 1. **代码仓库与文档** - **GitHub 仓库**: [OpenMMLab/MMAction2](https://github.com/open-mmlab/mmaction2) - **文档地址**: [MMAction2 Docs](https://mmaction2.readthedocs.io/zh_CN/latest/) - **PoseC3D 论文**: [Revisiting Skeleton-based Action Recognition](https://arxiv.org/abs/2104.13586) #### 2. **Demo 代码位置** - **官方 Colab 教程**: [PoseC3D 骨骼动作识别教程](https://github.com/open-mmlab/mmaction2/blob/main/demo/mmaction2_tutorial.ipynb) （包含从关键点提取到 PoseC3D 推理的完整流程） - **本地代码路径**（克隆仓库后）: `demo/demo.py`（通用推理脚本） + `configs/skeleton/posec3d/`（配置文件） --- ### **二、快速运行 Demo 流程** #### 1. **环境安装** ```bash # 创建虚拟环境（可选） conda create -n mmaction python=3.8 -y conda activate mmaction # 安装 PyTorch（需匹配 CUDA 版本） pip install torch torchvision # 安装 MMAction2 及依赖 pip install -U openmim mim install mmengine mim install mmcv mim install mmaction2 # 下载代码仓库（可选，Colab 可直接运行） git clone https://github.com/open-mmlab/mmaction2 cd mmaction2 ``` #### 2. **准备关键点数据** PoseC3D 的输入是 **骨骼关键点序列**，需按以下格式准备： - **数据格式**: `.pkl` 文件，包含 `keypoint` 和 `label` 字段。 - **关键点来源**: 可使用 MMPose 从视频中提取关键点。 **示例代码（提取关键点并转换格式）**: ```python from mmpose.apis import inference_top_down_pose_model, init_pose_model # 初始化 MMPose 模型 pose_config = 'configs/body/2d_kpt_sview_rgb_img/topdown_heatmap/coco/hrnet_w48_coco_256x192.py' pose_checkpoint = 'https://download.openmmlab.com/mmpose/top_down/hrnet/hrnet_w48_coco_256x192-b9e0b3ab_20200708.pth' pose_model = init_pose_model(pose_config, pose_checkpoint) # 提取视频关键点 video_path = 'demo/demo.mp4' results = inference_top_down_pose_model(pose_model, video_path) # 转换为 MMAction2 支持的格式 # （需自定义处理逻辑，参考官方文档或 Colab 教程） ``` #### 3. **运行 PoseC3D 推理** 使用官方提供的预训练模型进行推理： ```bash # 下载预训练模型（如 NTU60 XSub 数据集） mim download mmaction2 --config posec3d/slowonly_r50_ntu60_xsub/joint.py --dest ./checkpoints # 运行推理脚本 python demo/demo.py \ configs/skeleton/posec3d/slowonly_r50_ntu60_xsub/joint.py \ checkpoints/slowonly_r50_ntu60_xsub.pth \ demo/demo.pkl \ --label-map tools/data/skeleton/ntu60_120_label_map.txt ``` --- ### **三、关键代码解析** #### 1. **模型加载与推理（`demo.py` 核心逻辑）** ```python from mmaction.apis import inference_recognizer, init_recognizer # 初始化模型 config_path = 'configs/skeleton/posec3d/slowonly_r50_ntu60_xsub/joint.py' checkpoint_path = 'checkpoints/slowonly_r50_ntu60_xsub.pth' model = init_recognizer(config_path, checkpoint_path, device='cuda:0') # 加载预处理后的关键点数据 data = load_pkl_data('demo.pkl') # 执行推理 results = inference_recognizer(model, data) ``` #### 2. **可视化结果** ```python # 显示预测结果 label_map = 'tools/data/skeleton/ntu60_120_label_map.txt' labels = open(label_map).readlines() labels = [x.strip() for x in labels] pred_scores = results.pred_score.tolist() score_tuples = tuple(zip(labels, pred_scores)) score_tuples = sorted(score_tuples, key=lambda x: x[1], reverse=True) print('Top-5 预测结果:') for label, score in score_tuples[:5]: print(f'{label}: {score:.2f}') ``` --- ### **四、自定义视频推理（端到端流程）** 若需从原始视频直接推理，需结合 **MMPose** + **PoseC3D**： 1. **提取视频关键点**（使用 MMPose）。 2. **转换关键点格式**（适配 PoseC3D 输入）。 3. **运行 PoseC3D 分类**。 **参考教程**: - [MMAction2 官方骨骼动作识别指南](https://mmaction2.readthedocs.io/en/latest/skeleton.html) - [Colab 端到端 Demo](https://colab.research.google.com/github/open-mmlab/mmaction2/blob/main/demo/mmaction2_tutorial.ipynb) --- ### **五、常见问题** 1. **输入格式错误**: 确保关键点数据维度为 `(N, T, V, C)`（样本数、时间帧、关节点数、坐标+置信度）。 2. **类别不匹配**: 使用与预训练模型对应的标签文件（如 `ntu60_120_label_map.txt`）。 3. **性能优化**: 启用 GPU 加速（`device='cuda:0'`），或使用轻量级模型（如 `slowonly_r50` → `x3d_s`）。 如需进一步调试，建议参考官方 GitHub Issues 或社区讨论。