该项目基于OpenVINOTM模型推理库,在C#语言下,调用封装的OpenVINOTM动态链接库,部署推理PP-TinyPose人体关键点识别模型,实现了在C#平台调用OpenVINOTM部署PP-TinyPose人体关键点识别模型。
如图所示,PaddlePaddle向我们提供了完整的人体关键点识别解决方案,主要包括行人检测以及关键点检测两部分。人体检测主要是实现行人位置检测,在多人关键点识别任务中,可以做行人区域划分等工作,此处飞桨提供了轻量级PicoDet行人识别模型,用于行人区域识别。关键点识别采用的是基于Lite-HRNet骨干网络的PP-TinyPose模型,并增加了DARK关键点矫正算法,使模型关键点识别更加精准;且该网络至此多bath_size推理,可以实现同时多图片推理运算。
为了防止复现代码出现问题,列出以下代码开发环境,可以根据自己需求设置,注意OpenVINOTM一定是2022版本,其他依赖项可以根据自己的设置修改。
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操作系统:Windows 11
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OpenVINOTM:2022.2.0
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OpenCV:4.5.5
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Visual Studio:2022
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C#框架:.NET 6.0
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OpenCvSharp:OpenCvSharp4
项目所使用的源码均已经在Github和Gitee上开源,
Github:
git clone https://github.com/guojin-yan/Csharp_and_OpenVINO_deploy_PP-TinyPose
Gitee:
git clone https://gitee.com/guojin-yan/Csharp_and_OpenVINO_deploy_PP-TinyPose.git