mmpose多人评估代码

mmpose是一个基于PyTorch的开源多人姿态估计框架。它支持多种姿态估计模型，包括 OpenPose、HRNet、SimpleBaseline 等等，并提供了一个简单易用的 API 来对图像和视频进行姿态估计。

该框架还提供了多人姿态估计的评估代码，可以方便地评估模型在多人场景下的准确性。具体步骤如下：

1. 准备数据集：首先需要准备多人姿态估计的数据集，可以使用 COCO、MPII 等公开数据集或者自己构建数据集。

2. 下载模型：从 mmpose GitHub 仓库下载需要评估的模型，例如 HRNet-W32、SimpleBaseline 等。

3. 运行评估代码：使用提供的评估脚本在数据集上评估模型的准确性。评估脚本提供了多种指标，包括 PCKh、AP、AR 等。

以下是一个示例代码：

# 导入相关库和模型
from mmpose.apis import (inference_pose_model, init_pose_model,
                         vis_pose_result)
from mmpose.datasets import DatasetInfo

model = init_pose_model(
    'configs/body/2d_kpt_sview_rgb_img/topdown_heatmap/coco/hrnet_w32_coco_256x192.py',
    None,
    device='cuda:0')

# 加载数据集
dataset = DatasetInfo('coco')
data_root = 'data/coco/images/'
ann_file = 'data/coco/annotations/person_keypoints_val2017.json'

# 进行评估
result_file = 'output/result.pkl'
inference_pose_model(model, ann_file, data_root, result_file)

# 可视化评估结果
vis_pose_result(
    model,
    ann_file,
    data_root,
    'output/result.pkl',
    dataset=dataset,
    kpt_score_thr=0.3,
    show=False,
    out_dir='output')

其中，`init_pose_model` 函数用于初始化模型，`inference_pose_model` 函数用于评估模型，`vis_pose_result` 函数用于可视化评估结果。