mmpose的算法原理

MMPose是一种基于深度学习的人体姿态估计算法，它采用了 Mask R-CNN 网络结构，通过共享卷积特征提取器和并行的分支网络来实现人体姿态估计。

MMPose主要包括两个部分：检测和姿态估计。首先，检测模块使用 Mask R-CNN 网络结构来检测出图像中的人物区域，并生成对应的掩码。然后，姿态估计模块将检测到的人物区域作为输入，使用并行的分支网络来进行姿态估计。

具体来说，姿态估计模块包括两个分支网络：一个用于关键点定位，另一个用于姿态估计。关键点定位分支使用 Hourglass 网络结构，通过多级残差模块和上采样模块来预测人体关键点的位置。姿态估计分支使用自注意力机制和多级残差模块，通过学习人体关键点之间的关系来预测姿态角度和方向。

最终，MMPose将检测和姿态估计结果结合起来，通过关键点的位置和姿态角度来重构人体姿态，并生成姿态估计结果。

总的来说，MMPose采用了 Mask R-CNN、Hourglass 等经典网络结构，并引入了自注意力机制等新的技术手段，通过多级残差模块和并行分支网络来实现高效准确的人体姿态估计。