movenet.pytorch

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关于修改模型实现多分类以及数据集格式转化和部署的相关问题？

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@fire717 大佬你好，就是我是一名大二学生，然后是在中北大学的robomaster战队里负责用神经网络识别装甲板实现自动瞄准，不过就是之前我用yolo系列训练出来的模型最后实际测试时得到的bbox和装甲板的轮廓并不能很好的拟合，导致后续使用pnp进行姿态解算时会有较大误差，所以我想将传统yolo的数据集格式改为用四个角点的归一化坐标，现在的数据集格式是像这样：1 0.673029 0.373564 0.678429 0.426232 0.830433 0.401262 0.824525 0.351212，第一个数字是类别id，后面八个数字是归一化后的装甲板的四个角点坐标，之前我使用yolov5-face已经训练出来一个可以直接定位装甲板四个角点的模型，效果如下：  所以我想请教请教一下如何将我现在的数据集标注格式转化为您使用的coco格式，然后因为我们需要同时识别数字和颜色，所以我想将颜色和数字解耦，就是在head中增添一个1x1conv来单独输出颜色，之前以yolox为基础修改过，但是对于您的模型也不知道如何下手修改，最后就是我之前是通过openvino的c++接口来部署模型，所以不知道大佬能否提供c++实现后处理的相关思路，想参考一下，问的有点多，但还是希望大佬不吝赐:-)

Hezhexi2002

question about “center_weight_origin.npy "

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请教下 decode的时候 这个 _center_weight = np.load('lib/data/center_weight_origin.npy').reshape(48,48) 权重的作用是什么？突出中心点的值？ 这个npy是怎么生成的呢 谢谢

jojosama

运行evaluate.py出现报错mypc.json

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我按照readme执行到训练完，开始测试时，执行python evaluate.py出现报错问题Traceback (most recent call last): File "evaluate.py", line 57, in main(cfg) File "evaluate.py", line 28, in main data_loader = data.getEvalDataloader() File "/movenet.pytorch-master/lib/data/data.py", line 159, in getEvalDataloader with open(self.cfg['eval_label_path'], 'r')...

Aucy1

output/test/e100_valacc0.98349.pth availability?

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`pth2onnx.py` mentions a weights file `output/test/e100_valacc0.98349.pth` but this doesn't exist in the output folder. Could this please be made available?

dhillyon

python predict.py后只产生了空的output/predict文件夹，没有预测结果。是哪里需要修改一下吗

lsm140

虽然已经2024年了，但是我仍然写了一个ncnn的例子，https://github.com/zhouweigogogo/movenet-ncnn

zhouweigogogo