为什么将在自定义数据集中把HRNet 在mpii 上数据集上测试需要的center 和scale 设置为默认值，即center 设置为【0,0】，scale 设置为1.0最终输出的关键点坐标不准确

将HRNet在MPII数据集上测试需要的center和scale设置为默认值的原因是因为MPII数据集中包含了人体姿态的标注信息，这些标注信息中包含了人体关键点的位置、大小和旋转角度等信息。在进行测试时，我们可以根据这些标注信息来确定人体的中心点和尺度大小，从而提高关键点检测的准确性。

然而，如果将center设置为[0,0]，scale设置为1.0，会导致关键点检测的准确性下降，因为这些默认值与MPII数据集中标注的实际值不一致，从而导致模型无法准确地检测出人体关键点的位置。因此，在进行测试时，最好根据MPII数据集中的标注信息来设置center和scale的值，以提高关键点检测的准确性。

相关问题

HRNet网络在mpii 数据集上测试，可以不进行裁剪直接输入原图吗？这种情况下还需要center 和scale 这两个参数吗？如何center 和scale 这两个参数去掉，还可以识别出人体关键点的坐标吗，还能得到预测文件pred .mat 吗？怎么把center 和scale 设置为默认值，代码该怎么写

HRNet网络在mpii数据集上进行测试时，可以不进行裁剪直接输入原图，但是在输入图像之前，需要将图像进行标准化，使其符合网络的输入要求。这个标准化过程需要使用center和scale这两个参数。

如果您想去掉center和scale这两个参数，可以将它们的值设置为默认值，如下所示：

center = [0, 0]
scale = 1.0

这里的center和scale的默认值分别为图像的中心点和缩放比例为1.0，这样可以将输入图像进行标准化，但是这可能会对模型的性能产生一定的影响。

如果您想使用这种方式测试HRNet网络，可以在测试代码中将center和scale设置为默认值，如下所示：

# 测试代码示例
import cv2
import numpy as np
import torch
from pose_estimation.models import get_pose_net
from pose_estimation.config import cfg


def main():
    # 加载模型
    model = get_pose_net(cfg, is_train=False)
    model.load_state_dict(torch.load(cfg.TEST.MODEL_FILE), strict=False)
    model.eval()
    device = torch.device(cfg.MODEL.DEVICE)
    model.to(device)

    # 加载图像
    img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_COLOR | cv2.IMREAD_IGNORE_ORIENTATION)
    img = img.astype(np.float32) / 255.0
    img = (img - cfg.DATASET.PIXEL_MEAN) / cfg.DATASET.PIXEL_STD
    img = img.transpose(2, 0, 1)[np.newaxis, ...]
    img = torch.from_numpy(img).to(device)

    # 设置center和scale为默认值
    center = [0, 0]
    scale = 1.0

    # 进行前向推理
    with torch.no_grad():
        output = model(img, [center], [scale])
    preds = output['preds'].detach().cpu().numpy()

    # 保存结果
    np.save("preds.npy", preds)

这样，您就可以使用默认值进行测试，并得到预测文件preds.npy。

如何通过opencv去自定义单人RGB图像数据集图片中人物的center 和scale ，和HRNet 姿态估计网络在mpii 数据集上测试所需要的test .json 中的center 和scale 一致

要想通过 OpenCV 自定义单人 RGB 图像数据集图片中人物的 center 和 scale，可以按照以下步骤进行：

1. 加载图像：使用 OpenCV 的 imread 函数加载图像。

2. 检测人物：使用人物检测算法（如 Haar 级联检测器或基于深度学习的检测器）检测人物在图像中的位置。

3. 计算 center 和 scale：根据检测到的人物位置计算 center 和 scale。即，center 为人物的中心点坐标，scale 为人物的大小比例因子。

4. 存储 center 和 scale：将计算得到的 center 和 scale 存储在图像的元数据中，以便后续使用。

HRNet 姿态估计网络在 MPII 数据集上测试所需的 test.json 中的 center 和 scale 与上述步骤中计算的 center 和 scale 一致。因此，在生成 test.json 文件时，可以使用上述步骤中计算的 center 和 scale。具体来说，test.json 文件中应包含每个测试图像的 center 和 scale 信息，以便 HRNet 姿态估计网络可以正确地对图像进行预测。