在mpii 数据集上预训练好的HRNet 姿态估计网络，想用预训练好的网络直接测试自定义数据集，但没有标注文件，不计算识别精度，怎么修改代码使其直接读取图片并输出最后结果pred.mat

如果没有标注文件，那么你需要手动创建一个包含自定义数据集的标注文件，并将其命名为annotations.mat。标注文件需要包含每张图片的文件名以及对应的关节位置信息。如果你没有这些信息，可以使用其他姿态估计工具或人工标注来获取。

一旦你有了标注文件，可以按照以下步骤修改代码：

1. 打开demo_mpii.py文件，将第54行的数据集路径修改为你自定义数据集的路径。
2. 将第55行的标注文件名修改为你自定义数据集的标注文件名annotations.mat。
3. 将第56行和第57行的输出结果文件名修改为你想要的名称。
4. 运行代码，输出的结果将保存在指定的结果文件中。

如果你不需要计算识别精度，可以将第49行的eval设置为False，这样代码将跳过精度计算步骤并直接输出结果。

相关问题

如何在不需要人工标注的条件下在mpii 数据集预训练好的HRNet 人体姿态估计网络上测试自定义单人图片数据集，，并且生成包含关联点坐标的json 文件

在没有人工标注的条件下，可以使用开源的人体检测库来检测人体并获取center和scale参数，然后将这些参数用于对自定义单人图片数据集进行预处理，以适应HRNet模型的输入尺寸。

同时，还需要使用一个关键点检测算法来预测人体的关键点坐标。这些关键点坐标可以被保存在一个JSON文件中，以便进一步的使用和分析。

以下是一个基本的流程，用于在不需要人工标注的情况下测试自定义单人图片数据集，并生成包含关联点坐标的JSON文件：

1. 使用开源的人体检测库如OpenCV、Detectron2等来检测图像中的人体，并获取center和scale参数；
2. 使用获取的center和scale参数对测试图像进行裁剪和缩放，以适应HRNet模型的输入尺寸；
3. 使用预训练好的HRNet模型对裁剪和缩放后的图像进行关键点检测，并获得关键点坐标；
4. 将关键点坐标保存在一个JSON文件中，以便进一步的使用和分析。

需要注意的是，由于没有进行人工标注，所以关键点的准确性可能会受到一定的影响。如果需要更高的准确性，建议使用有标注的数据集进行训练，或使用其他的自动化标注方法来获取更准确的关键点坐标。

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。