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KI-basierte Erkennung von Bewegungen

Voraussetzungen

• Python: Version >= 3.8
• PyTorch: Version >= 1.8

Hatte bei mir WSL2 Ubunutu 22 auf Win10 (sollte jedoch auf ähnlichen Systemen funktionieren)

Installation Yolov8

conda create -n motionbert python=3.7 anaconda
conda activate motionbert
# Please install PyTorch according to your CUDA version.
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia
pip install -r requirements.txt
pip install ultralytics

Erster Test

Um sicherzustellen, dass alles korrekt installiert wurde, führen Sie den folgenden Befehl aus:

yolo predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

Die Modellcheckpoints werden automatisch heruntergeladen.

Inference Yolov8

python main.py

Generiert keypoints.json

Inference MotionBert

Optionen müssen angepasst werden

keypoints.json werden von yolov8 benötigt

python infer_wild.py \
--vid_path test.mp4 \
--json_path keypoints.json \
--out_path /output

Pose Estimation Modelle

Hier finden Sie eine Auflistung aller Pose Estimation Modelle:

Die oberen Modelle sind in der Regel schneller, aber möglicherweise ungenauer.

Um eine Inference mit einem anderen Bild oder Video zu starten, ersetzen Sie einfach den Wert in source='' und passen Sie gegebenenfalls das Modell an:

yolo predict model=yolov8n-pose.pt source=test.mp4