在HRNet 网络中，mpii 数据集生成预测预测preds 在代码哪部分，如果想修改preds 的输出内容应该修改哪部分

在HRNet网络中，生成预测结果preds的代码部分可能涉及到多个文件，主要包括：

1. 数据预处理部分：通常在数据加载阶段会对图像进行预处理，例如缩放、裁剪、归一化等。这部分代码通常位于数据加载器（例如`mpii.py`）中的`__getitem__`函数内。
2. 前向推理部分：在HRNet中，前向推理部分主要由`inference`函数负责。这部分代码位于`pose_estimation/test.py`中，包括了前向推理、后处理和输出预测结果等步骤。
3. 可视化部分：如果你想要可视化预测结果，可以在`pose_estimation/vis.py`文件中找到可视化代码部分。

如果你想修改preds的输出内容，可以根据需要修改上述代码部分中与预测结果相关的代码。具体而言，你可能需要修改前向推理部分中的`inference`函数，以便在模型输出中获取预测结果，并将其保存到输出文件中。另外，如果你想修改预测结果的格式或内容，还可以在输出文件的生成部分进行修改，例如在`pose_estimation/test.py`中的`save_results`函数中。

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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。