yolov5 hrnet手部关键点

### 实现手部关键点检测

为了实现手部关键点检测，可以采用YOLOv5用于初步的手部区域定位，随后利用HRNet对手部的关键点进行精确定位。具体过程涉及多个模块的协同工作。

#### 手部检测阶段

使用YOLOv5作为目标检测器来识别并框定图像中的手部位置。该模型能够快速准确地标记出手的位置，为后续处理提供基础[^1]。代码片段展示了如何加载预训练好的YOLOv5模型：

import torch
from models.experimental import attempt_load

def load_yolov5_model(weights_path):
    device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
    model = attempt_load(weights_path, map_location=device)  # 自动选择CUDA或CPU模式
    return model

#### 关键点预测阶段

一旦获得了手部的具体坐标后，则可应用HRNet来进行更细致的关键点分析。HRNet通过保持高分辨率表示的能力，在捕捉复杂姿态方面表现出色。下面是一个简单的例子说明怎样初始化HRNet模型以及执行前向传播获取特征图：

import cv2
import numpy as np
from hrnet_config import config_update_from_file
from lib.models.pose_higher_hrnet import get_pose_net

config_update_from_file('experiments/hrnet/w32_256x192_adam_lr1e-3.yaml')
model = get_pose_net(config, is_train=False)

image = cv2.imread('hand_image.jpg')  # 替换为实际图片路径
input_size = (192, 256)
inp_img = cv2.resize(image, input_size)
inp_img = inp_img[np.newaxis,...].transpose((0,3,1,2)) / 255.

output = model(torch.from_numpy(inp_img).float())
keypoints = output.detach().numpy()

上述代码假设已经安装好了必要的依赖项，并且配置文件位于指定目录下。注意这里的`hrnet_config`, `lib.models.pose_higher_hrnet`等都是假定存在的包结构，请根据实际情况调整导入语句和函数调用方式[^3]。

#### 部署优化

对于性能敏感的应用场景来说，还可以考虑将整个流程移植到高效的推理引擎之上，比如TNN部署框架，它不仅支持多线程CPU运算也兼容GPU加速选项，从而确保即使是在资源有限的情况下也能维持较高的帧率表现[^2]。