本项目仅为早起练手项目，请注意时效性（2025年8月）

FMT-Alphapose-Class

hongyaohongyao大佬的智慧教室
https://github.com/hongyaohongyao/smart_classroom
让我第一次接触到深度学习
但2022年以后，hongyao大佬并没有对这个项目进行过更新。新版Alphapose的性能已有所提升，40系显卡也开始上市售卖。依托老版本的组件并不能满足现阶段的使用需求
所以基于最新版Alphapose的课堂行为检测工具——FMT-Alphapose-class诞生了
Alphapose 项目地址https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose
由于在刚开始学习的时候吃尽了苦头，所以我为广大想使用该项目的初学者提供保姆级环境配置方案，免去长时间配置的烦恼，后续会提供简单的图形用户界面（也许永远不会有）

推荐使用Miniconda
官网https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
完整版Anaconda https://www.anaconda.com/
清华镜像https://repo.anaconda.com/archive/

默认使用halpe136_fast_res50_256x192.pth数据集，config已经在放在同文件夹了
https://github.com/Fang-Haoshu/Halpe-FullBody
更多数据集，注意要放置config文件，config文件夹中已经附带了
https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose/blob/master/docs/MODEL_ZOO.md

请将文件放置到C盘的根目录，以便操作，如果想要改到其他位置，可手动更改脚本中的地址

注意事项：
如果使用英伟达GPU进行运行实时监测，由于CUDAtoolkit的缘故，请确保有15G以上的存储空间。如果进行视频图片的导入，请确保您的GPU至少有6G的独立显存
视频根据Alphapose的官方文档，使用OpenCV，但是opencv不支持H264和H265的编码，由于我用不到就没配置 CPU运行效率极低，没有英伟达独立显卡的用户请确保您的CPU有足够的算力，并保证拥有8G以上的运存

关于如何使用，请转至官方文档
https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose/blob/master/docs/GETTING_STARTED.md

🔗 Onedrive

https://jixuaa-my.sharepoint.com/:f:/g/personal/farmountai_jixuaa_onmicrosoft_com/Ekc7MtyLpNNAtOSEgceCAWsBzA1KGqOs4jMnYwU8KKrvXw?e=rat8Mc
下载里面的文件夹，并将内部的文件放置到Alphapose-master下

参考项目

https://github.com/cs-giung/face-detection-pytorch
https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose https://github.com/yinguobing/head-pose-estimation