概要
今からAlphaPoseを動かそうとしたとき、色々苦戦したのでまとめました。
GPUなしで動かそうとしましたが、面倒なことになったのでGPUを使います。
環境
- Ubuntu 24.04（Proxmox上）
- GTX 1070
- Python 3.8
- CUDA 12.9
前準備
CUDAのインストール
ここからCUDAをダウンロードしてください。
いろいろ試しましたがCUDA 12.1と2はインストール段階で引っかかって動きませんでした。
ちなみに、aptなどを使ってインストールしようとしても/usr/local/cuda/binに必要なファイルが設置されないため後々エラーになります。
今のところ12.9が一番安定しています。
インストール
1.venvを作成
このとき、Python3.8以上のバージョンを使うと後々面倒なことになります。
python3 -m venv venv
2.GitHubからリポジトリをクローン
gitで拾ってきます。
git clone https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose
3.torch系のパッケージをインストール
CUDA 12.1を使っていますが、CUDA.xであれば動作すると思います。
pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
4.パスを通して更に必要になりそうなパッケージをインストール
export PATH=/usr/local/cuda/bin/:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64/:$LD_LIBRARY_PATH
cythonのバージョンが特定のものでないとエラーがでます。
https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose/issues/1188
python3 -m pip install cython==0.29.20 git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI matplotlib scipy
aptからインストール
sudo apt install libyaml-dev
5.setup.pyの実行
しばらく待機
python3 setup.py build develop
6.パッケージの上書き
setup.pyにてcython_bboxというパッケージがインストールされます。しかし、このパッケージは現在のnumpyのバージョンに対応しておらず動きません。
そこで、フォークされたパッケージを使用することで回避します。
https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose/issues/1148
pip uninstall cython_bbox
pip install git+https://github.com/valentin-fngr/cython_bbox.git
7.モデルをダウンロードする
推定モデル
自分にあったモデルをダウンロードしてディレクトリに配置してください。
https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose/blob/master/docs/MODEL_ZOO.md
今回はHalpe datasetのFastPoseを使います。
モデルをダウンロードしたら、所定のディレクトリにコピーします。
scp halpe26_fast_res50_256x192.pth pose@192.168.0.12:~/AlphaPose/pretrained_models
必要に応じてConfigもダウンロードし、~/AlphaPose/configs/にコピーしてください。
検出器
デフォルトでは入っていないため、各自でダウンロードする必要があります。
今回はYOLO v3を使います。
https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose/issues/1231
ダウンロードが完了したら、所定のディレクトリにコピーします。
scp yolov3-spp.weights pose@192.168.0.12:~/AlphaPose/detector/yolo/data/
実行
ダウンロードした推定モデルと検出器で推論してみます。
python scripts/demo_inference.py --cfg configs/halpe_26/resnet/256x192_res50_lr1e-3_1x.yaml --checkpoint pretrained_models/halpe26_fast_res50_256x192.pth --indir examples/demo/
このように表示されれば成功です。
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