【源码】基于PyTorch框架的姿态迁移网络（PATN）

项目简介

本项目是基于PyTorch框架实现的姿态迁移网络（Progressive Pose Attention Transfer Network，简称PATN）。参考“Progressive Pose Attention Transfer for Person Image Generation”论文方法，结合姿态信息与图像内容，以实现更真实、自然的图像生成。

项目的主要特性和功能

1. 姿态迁移网络（PATN）：实现论文提出的PATN结构，涵盖图像编码器、姿态编码器、姿态注意力模块和图像生成器。
2. 训练功能：可使用市场1501（Market1501）数据集进行模型训练。
3. 测试功能：能生成给定姿态和图像内容的合成图像，计算生成图像与目标图像的结构相似性得分（SSIM）以及L1距离。
4. 可视化功能：可生成人体姿态热图，用于可视化姿态信息。

安装使用步骤

环境准备

• 安装PyTorch（≥0.4版本）。
• 安装相关依赖库：torchvision、yacs、skimage、scipy。

下载项目

运行以下命令复制项目到本地： bash cd pose-transfer-PATN

数据集准备

下载Market1501数据集，并按照项目中的路径结构组织数据集。

训练模型

运行以下命令开始训练： bash python train.py

测试模型

运行以下命令进行模型测试： bash python test.py

可视化

运行以下命令生成和可视化姿态热图： bash python generate_pose_heatmap.py python pose_visualizer.py

请确保在指定的GPU设备上运行项目，并根据需要调整代码中的超参数配置。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】