HRNet网络在mpii 数据集上能识别出16个关键点，我想用预训练好的网络去测试自定义数据集，在只想输出其中14个关键点，需要重新训练模型吗？不重新训练的话该如何改代码

如果你想使用预训练的HRNet网络去测试自定义数据集，并只想输出其中14个关键点，你可以通过修改代码来实现。具体来说，你需要修改模型输出层的大小，使其只输出14个关键点的坐标，并且在测试数据中也只保留14个关键点的标注数据。以下是一些可能需要修改的代码：

1. 修改输出层的大小，例如：

model = HRNet(num_classes=14)

这会将输出层的大小设置为14。

2. 修改测试数据的标注数据，例如：

test_dataset = CustomDataset(test_data_path, test_label_path, num_keypoints=14)

这会将测试数据的标注数据设置为14个关键点。

3. 修改评估指标，例如：

eval_metrics = {'MAE': MAE(num_keypoints=14), 'PA': PA(num_keypoints=14)}

这会将评估指标设置为只考虑14个关键点。

需要注意的是，这种修改可能会对模型的表现产生一定的影响，因此最好还是重新训练模型。

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HRNet 在mpii数据集上能识别出16个关键点，用预训练好的HRNet 网络去测试自定义关键点，但只想得到其中14个关键点，怎么把多余的两个关键点去掉

如果你只需要其中14个关键点，可以在训练模型时将这两个关键点的标注数据去掉。如果你已经训练好了模型，可以通过修改模型的输出层来实现只输出14个关键点的坐标。具体来说，你需要修改模型输出层的大小，使其只输出14个关键点的坐标，并且在训练数据和测试数据中也只保留14个关键点的标注数据。如果你使用的是现成的预训练模型，可以尝试修改模型的配置文件或者代码，以适应你的需要。

如何用在mpii数据集上预训练好的HRNet人体姿态估计网络识别自定义数据集的图片，不计算损失，不需要ground-truth

要将在MPII数据集上预训练好的HRNet人体姿态估计网络应用于自定义数据集的图片，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，需要将自定义数据集的图片转换成HRNet网络所需要的输入格式。HRNet网络的输入为一张RGB图像，大小为256x192，且像素值需要减去均值，除以标准差并进行归一化处理。

2. 然后，将转换后的图片输入到HRNet网络中进行推断。推断时，需要关闭网络中的损失计算和反向传播过程，只保留前向传播过程。

3. 推断完成后，HRNet网络将输出一个包含人体姿态信息的热图。每个热图都对应一种姿态关键点，可以通过对热图进行解码，得到对应的姿态关键点坐标。

4. 最后，可以将解码得到的姿态关键点坐标可视化到原始图片上，从而得到自定义数据集图片的姿态估计结果。

需要注意的是，由于没有ground-truth数据，这种方法得到的姿态估计结果可能不太准确。因此，建议在有ground-truth数据的情况下，先fine-tune预训练好的HRNet网络，再进行姿态估计任务。