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。

相关问题

HRNet姿态估计网络在mpii 数据集上测试结果pred .mat 如何可视化到图片上

要将HRNet姿态估计网络在MPII数据集上测试结果(pred.mat)可视化到图片上，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，您需要将MPII数据集中的图像和对应的标注文件加载到您的代码中。您可以使用Python中的OpenCV库来读取图像，使用SciPy库的loadmat函数来读取.mat文件。

2. 接下来，您需要将预测结果(pred.mat)加载到您的代码中。

3. 对于每张图像，您需要使用预测结果中的关节点坐标来绘制人体姿态关键点。您可以使用Python中的Matplotlib库来绘制图像和关键点。

4. 最后，您可以将绘制好的图像保存到本地或显示在屏幕上。

以下是可能的Python代码示例：

import cv2
from scipy.io import loadmat
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载MPII数据集中的图像和标注文件
img = cv2.imread('path/to/image.jpg')
anno = loadmat('path/to/annotation.mat')

# 加载预测结果
pred = loadmat('path/to/prediction.mat')

# 获取关节点坐标
keypoints = pred['pred']

# 绘制人体姿态关键点
for i in range(len(keypoints)):
    x, y, visible = keypoints[i]
    if visible:
        cv2.circle(img, (int(x), int(y)), 3, (0, 255, 0), -1)

# 显示结果
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

这段代码将预测结果中的关节点坐标绘制到MPII数据集中的图像上，并使用Matplotlib库显示结果。您可以根据需要进行修改和扩展。

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。