可视化openpose关键点请问是怎么定义的呢？

[Olivia-Ye]

第一个问题：
我们从文件中输出了不同部位的keypoint的大小，可以看到：
pose_keypoints_2d 75=25*3
face_keypoints_2d 204=68*3
hand_right_keypoints_2d 63=21*3
hand_left_keypoints_2d 63=21*3
这里pose，hands都和openpose给出的点数量一致，但是face的大小不一致呢。由项目生成出来的带有关键点信息的json文件中，脸部68个关键点，手部21个关键点*2，body有25个关键点，但是由openpose开源项目生成的关键点，脸部有70个，请问您是怎么进行修改调整的呢？
第二个问题：

可视化的这个人的body部分只有12个点呀（我数的），远远不足25个点，但是keypoint文件中又是25*3的大小，这应该怎么理解呢？这样的话是不是代表keypoint中多余的点数据是无效的呢？这样在训练vid2vid模型可视化出真人的时候，会出现点的不匹配导致视频人物扭曲变形吧？
就像我下面尝试的这样，请问是如何解决的呢？（这两张图是对应的openpose和生成的动态图片，可以看到openpose图像中出现了下肢点跑到上面了，手也连在了一起）

希望能得到您的帮助呢，非常感谢！

[TheTempAccount]

脸部的68个关键点的定义应该是通用的，可以查一下，把多余的点去掉。我用的是https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose.git检测的，把结果转成了OpenPose的格式。

模型里只使用了12个点，输出文件里多余的点是无效的，主要是为了和OpenPose的格式一致。训练Vid2Vid的时候也没有画这些无效的点。

[Olivia-Ye]

脸部的68个关键点的定义应该是通用的，可以查一下，把多余的点去掉。我用的是https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose.git检测的，把结果转成了OpenPose的格式。

模型里只使用了12个点，输出文件里多余的点是无效的，主要是为了和OpenPose的格式一致。训练Vid2Vid的时候也没有画这些无效的点。

谢谢您的回复！！！
请问能否分享一下训练vid2vid的过程呢？我在尝试剔除openpose中无效的点之后，只剩下pose的12个点，face68个点，单核训练了30轮的效果并不好，从模型保存的每一轮的flow光流图像和conf图像上看，也不能达到网上的效果，请问您有没有遇到类似的情况呢？此外我也有一种猜想，是不是需要输入训练和测试的img是高分辨率呢？
flow光流图像

conf图像

我在网上看到的训练10epoch的效果