高级计算机视觉作业 运行说明
实现实例分割： （1）pip install cython （2）pip install opencv-oython pillow pycocotools matplotlib （3）在YOLACT网址https://github.com/dbolya/yolact 下载模型 （4）cd yolact #处理相关的图片并将它存储 （5）python eval.py --trained_model=weights/yolact_base_54_800000.pth --score_threshold=0.15 --top_k=15 --image=input_image.jpg:output_image.jpg
生成相应的mask： #运行时注意将代码中所指的图片位置进行相应的修改，运行mask_test.py代码 （6）python mask_test.py
实现人体三维姿态估计： （7）pip install configargparse pyyaml scipy easydict #将路径定位到下载的CVPR-OOH下 将测试的图片可以加入demo文件夹中， #demo文件夹含有我自己测试图片 （8）python demo.py --config cfg_files\demo.yaml #最后生成的结果可用meshlab软件查看
参考相关网址： （1）https://github.com/dbolya/yolact （2）https://gitee.com/seuvcl/CVPR2020-OOH.git