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

HRNet网络在mpii 数据集上测试时，可以不进行裁剪直接输入原图，但是需要指定center和scale这两个参数，因为这些参数是用于将图像进行标准化和裁剪的，以便于网络进行训练和测试。

如果您想去掉center和scale这两个参数，可以考虑将它们的值设置为默认值，而不是从输入图像中计算得出的值，但是这可能会对模型的性能产生一定的影响。

如果您不设置这些参数，预测结果可能会出现偏移、缩放等问题，导致人体关键点的坐标预测不准确。

在进行测试时，您可以得到预测文件pred .mat，其中包含了每个人体关键点的坐标预测结果。

相关问题

HRNet 人体姿态估计网络在mpii 数据集上进行测试，可以不对图片进行裁剪直接输入原图进行预测吗，如果可以是不是不需要center 和scale 这两个参数了？

HRNet网络在MPII数据集上进行测试时，可以不对图片进行裁剪直接输入原图进行预测。如果不进行裁剪，则需要将图片缩放到网络输入的固定大小，然后将缩放后的图片输入到HRNet网络中进行关键点的估计。

在这种情况下，center和scale这两个参数仍然需要提供，因为它们可以用来计算出在缩放后的图片中人体的位置和大小，从而使得HRNet网络能够更好地对关键点进行估计。

具体来说，可以通过从原始图像中提取人体的bounding box来计算center和scale这两个参数。然后，将bounding box缩放到网络输入的固定大小，并将缩放后的bounding box的中心点坐标作为center参数，缩放后的bounding box的高度或宽度的最大值作为scale参数，从而进行关键点的估计。

HRNet人体姿态估计网络中，在mpii数据集上进行测试，依据test.json中的center和scale两个参数对原图进行翻转和裁剪的代码在哪个文件和哪个函数中

根据您的描述，我推测您正在使用HRNet进行人体姿态估计，并希望了解测试时的数据处理代码。

在HRNet代码库中，对测试数据进行处理的代码位于`lib/dataset/mpii.py`文件中。具体来说，在`MpiiDataset`类的`__getitem__`函数中，会对原图进行翻转和裁剪，以便生成测试数据。其中，`center`和`scale`参数是用于确定关键点中心和缩放比例的，这些参数也是从`test.json`文件中读取的。

如果您希望了解更多关于HRNet的人体姿态估计的相关细节，请参考该代码库的文档和代码实现。