pycharm相關錯誤及解決（三）——Lite-HRNet

本文是針對於Lite-HRNet模型在mpii_test數據集上的測試（通過pycharm連接遠程服務器進行測試）

地址映射：/data/zhangyy/PoseEstimation/Lite——E:\postgraduate\PPT\code\Lite\Lite-HRNet-hrnet

代碼GitHub地址：https://github.com/HRNet/Lite-HRNet

一、配置過程

大致過程參考GitHub的說明。

1.安裝mmcv

（1）查詢cuda和torch版本，如下圖所示。

（2）然后進入NewPytorch環境下，通過如下命令安裝

pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.10.0/index.html

注：紅色部分要根據自己的環境進行替換。

 

2.安裝所需環境

命令：pip install -r requirements.txt https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple

如果報錯不成功的話，如下圖所示：

那么可以嘗試下列命令：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn -r requirements.txt

3.測試

命令：

python tools/test.py /data/zhangyy/PoseEstimation/Lite/configs/top_down/lite_hrnet/mpii/litehrnet_30_mpii_256x256.py /data/zhangyy/PoseEstimation/Lite/checkpoints/litehrnet30_mpii_256x256-faae8bd8_20210622.pth --out /data/zhangyy/PoseEstimation/Lite/result/out.pkl --eval PCKh

注：測試命令很重要，之后的“問題解決”很多都是由於測試命令不正確引起的。

 

 

二、問題及解決

1.由於測試命令不正確引起的問題

最初錯誤的測試命令：

python tools/test.py /data/zhangyy/PoseEstimation/Lite/configs/top_down/lite_hrnet/mpii/litehrnet_30_mpii_256x256.py /data/zhangyy/PoseEstimation/Lite/checkpoints --out /data/zhangyy/PoseEstimation/Lite/result --eval /data/zhangyy/PoseEstimation/Lite/eval

最終正確的測試命令：

python tools/test.py /data/zhangyy/PoseEstimation/Lite/configs/top_down/lite_hrnet/mpii/litehrnet_30_mpii_256x256.py /data/zhangyy/PoseEstimation/Lite/checkpoints/litehrnet30_mpii_256x256-faae8bd8_20210622.pth --out /data/zhangyy/PoseEstimation/Lite/result/out.pkl --eval PCKh

（1）問題：

FileNotFoundError: /data/zhangyy/PoseEstimation/Lite/checkpoints can not be found.

具體如下圖所示：

原因：

雖然新建了一個checkpoints文件夾，但是里面沒有.pth文件（litehrnet_30_mpii_256x256.pth）

解決：

從mmpose項目（https://github.com/open-mmlab/mmpose）中的modelzoo里面，如下圖所示：

下載對應的權重模型（https://mmpose.readthedocs.io/en/latest/papers/backbones.html#litehrnet-cvpr-2021），

 

這里下載如下圖所示的模型（即，litehrnet_30_mpii_256x256.pth）：

下載完成之后放在新建的checkpoints文件夾下即可。

 之后的測試命令改成如下：

python tools/test.py /data/zhangyy/PoseEstimation/Lite/configs/top_down/lite_hrnet/mpii/litehrnet_30_mpii_256x256.py /data/zhangyy/PoseEstimation/Lite/checkpoints/litehrnet30_mpii_256x256-faae8bd8_20210622.pth --out=/data/zhangyy/PoseEstimation/Lite/result/out.pkl --eval=/data/zhangyy/PoseEstimation/Lite/eval（仍舊不完整）

 （2）問題：

raise TypeError(f'Unsupported format: {file_format}')

TypeError: Unsupported format: /data/zhangyy/PoseEstimation/Lite/result

具體如下圖所示：

原因：

輸出文件格式不對

解決：

測試命令修改如下：

python tools/test.py /data/zhangyy/PoseEstimation/Lite/configs/top_down/lite_hrnet/mpii/litehrnet_30_mpii_256x256.py /data/zhangyy/PoseEstimation/Lite/checkpoints/litehrnet30_mpii_256x256-faae8bd8_20210622.pth --out=/data/zhangyy/PoseEstimation/Lite/result/out.pkl --eval=/data/zhangyy/PoseEstimation/Lite/eval（仍舊不完整）

（3）問題：

raise KeyError(f'metric {metric} is not supported')

KeyError: 'metric /data/zhangyy/PoseEstimation/Lite/eval is not supported'

具體如下圖所示：

原因：

mpii數據集的評價指標沒有給出

解決：

測試命令修改如下：

python tools/test.py /data/zhangyy/PoseEstimation/Lite/configs/top_down/lite_hrnet/mpii/litehrnet_30_mpii_256x256.py /data/zhangyy/PoseEstimation/Lite/checkpoints/litehrnet30_mpii_256x256-faae8bd8_20210622.pth --out /data/zhangyy/PoseEstimation/Lite/result/out.pkl --eval PCKh

 

2.由於某個模塊或者包缺失導致的問題

（1）問題：

ModuleNotFoundError: No module named 'models'

具體如下圖所示：

原因：

導入路徑不正確

解決：

在導入前加入

import sys
sys.path.append("/data/zhangyy/PoseEstimation/Lite")

 

 （2）問題：

FileNotFoundError: TopDownMpiiDataset: file "/data/zhangyy/PoseEstimation/Lite/configs/_base_/datasets/mpii.py" does not exist

具體如下圖所示：

原因：

文件缺失

解決：

從 mmpose config 下復制個__base__（https://github.com/open-mmlab/mmpose/tree/master/configs/_base_/）粘貼到缺失的位置即可。

 

3.由於版本導致的問題

（1）問題：

cannot import name '_registerMatType' from 'cv2.cv2'

具體如下圖所示：

原因：

opencv版本太低
‘_registerMatType’ 在4.5.4 之后版本才出現

解決：

先pip uninstall opencv-python-headless，再 pip install opencv-python-headless；

之后還是不行；

再pip uninstall opencv_python以及pip uninstall opencv_contrib_python，再pip install opencv_contrib_python以及pip intsall opencv_python。

注：這里不知道為什么，先后順序也很重要。

（2）問題：

 

cannot import name 'bmat' from 'scipy.sparse.sputils'

具體如下圖所示：

 

 

原因：

 

scipy版本不匹配

解決：

 

先pip uninstall scipy，再 pip3 install scipy；

后面可能還要更新numpy版本：pip install --upgrade numpy。

 

注：不知道為什么，這里 pip install scipy會報錯（先是網絡問題，然后找不到對應版本）。

 

4.其它原因導致的問題

（1）問題：

如下圖紅色波浪線：

this inception detects names that should resolve but don't

解決：

• 重新導入項目紅色波浪線就沒有了；
• 雖然是紅色波浪線，但是可以運行一下，如果不報錯就算了；
• 如果報錯，則類比如下：

sys.path.append('/data/zhangyy/PoseEstimation/simple-HRNet-master/datasets')
from HumanPoseEstimation import HumanPoseEstimationDataset as Dataset

 

 

（2）問題：

KeyError: 'LiteHRNet is already registered in models'

具體如下圖所示：

原因：

這里暫時不知道是什么原因

 

解決：

將models/backbones/litehrnet.py中的@BACKBONES.register_module()

改為@BACKBONES.register_module(force=True)

（3）問題：

uv_error = pos_pred_src - pos_gt_src

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (16,2,29116) (16,2,2958)

具體如下圖所示：

原因：

標注文件的名稱不對，導致測試的是mpii的訓練集。

原標注文件的名稱如下圖所示：

解決：

按照GitHub中Lite-HRNet官方給出的數據集標注名稱，如下圖所示：

 

 

 四、測試結果

1.最后測試的結果

如下：

[('Head', 96.21418826739426), ('Shoulder', 94.70108695652173), ('Elbow', 86.80759916424765), ('Wrist', 80.64131572076107), ('Hip', 86.82708146959189), ('Knee', 81.74476235946753), ('Ankle', 77.06620389429422), ('PCKh', 8
6.91647150663545), ('PCKh@0.1', 27.067395349855445)])

具體含義可參考：https://github.com/open-mmlab/mmpose/blob/master/mmpose/datasets/datasets/top_down/topdown_mpii_dataset.py

2.關於輸出的out.pkl文件

關於.pkl文件的說明：

（1）python中有一種存儲方式，可以存儲為.pkl文件。

（2）該存儲方式，可以將python項目過程中用到的一些暫時變量、或者需要提取、暫存的字符串、列表、字典等數據保存起來

可以通過以下方式讀取out.pkl文件：

import pprint, pickle

pkl_file = open('/data/zhangyy/PoseEstimation/Lite/result/out.pkl', 'rb')
 
data1 = pickle.load(pkl_file)
pprint.pprint(data1)
 
pkl_file.close()

輸出結果部分如下圖所示：

                                                                                                                                                         

之后就是'bbox_ids': [1]，格式同上圖。