找遍全网都没有非常完整的OpenPose训练教程
决定自己摸索并且记录下来
openpose作者发布了一份训练代码，下面根据这个来操作
GitHUB地址：
openpsoe_train
环境：ubuntu
执行matklab脚本的时候懒得下载新的matlab 就在windows下运行的 感觉没有问题。
下面开始操作：
一、下载COCO数据集并且生成lmdb文件
教程里面给了很多选择，但是网速太慢了 下载一个要十几天，所以直接选择自己动手丰衣足食
1、运行 a0_getData.sh下载数据集 下载量大概20G，下完了会自动解压，一共大概40G。
ubuntu操作台：bash a0_getData.sh
2、生成数据集图片中无人数据的LMDB文件
windows Matlab 运行 a1_coco_jsonToNegativesJson.m
3、json to mat
windows Matlab 运行 a2_coco_jsonToMat.m
运行之前先编译gason Matlab当前路径切换到 dataset\COCO\cocoapi\MatlabAPI
在Matlab 操作台运行% mex(‘CXXFLAGS=$CXXFLAGS -std=c++11 -Wall’,‘-largeArrayDims’, ‘private/gasonMex.cpp’,‘…/common/gason.cpp’,‘-I…/common/’,‘-outdir’,‘private’);
该指令在gason.m 中有
4、生成掩膜图像
windows Matlab 运行 a3_coco_matToMasks.m
运行之前 编译MashApi
mex(‘CFLAGS=$CFLAGS -Wall -std=c99’,‘-largeArrayDims’, ‘private/maskApiMex.c’,‘…/common/maskApi.c’, ‘-I…/common/’,‘-outdir’,‘private’);
该指令在MaskApi.m 中有
如果无法使用parfor就改为 for,就是运行时间久一点
如果报错没有权限写入 就在images\segmentation2017下 手动创建 train2017文件夹
未完待续
