mmpose++流水线
时间: 2024-01-29 11:09:50 浏览: 98
mmpose++是一个用于人体姿态估计的开源项目,它提供了一套完整的流水线来实现姿态估计任务。下面是mmpose++流水线的介绍:
1. 数据准备:首先,你需要准备用于姿态估计的数据集。mmpose++支持多种数据集格式,包括COCO、MPII和AI Challenger等。
2. 模型选择:根据你的需求,选择适合的姿态估计模型。mmpose++提供了多种预训练模型,包括HRNet、SimpleBaseline和HigherHRNet等。
3. 模型配置:根据你选择的模型,配置相应的参数。你可以设置输入图像的大小、关键点的数量、网络的深度等。
4. 数据加载:使用mmpose++提供的数据加载器,将准备好的数据集加载到模型中。数据加载器会对数据进行预处理,如图像缩放、归一化等。
5. 前向推理:将加载好的数据输入到模型中进行前向推理。模型会输出关键点的坐标或热图。
6. 后处理:根据模型输出的关键点坐标或热图,进行后处理操作,如关键点连接、非极大值抑制等。
7. 可视化:将姿态估计结果可视化,可以使用mmpose++提供的可视化工具或自定义可视化方法。
8. 评估:使用评估指标对姿态估计结果进行评估,如PCK、AP等。
9. 部署:将训练好的模型部署到你的应用程序中,实现实时姿态估计。
你可以在mmpose++的GitHub仓库中找到更多关于流水线的详细信息和示例代码。
相关问题
mmpose rknn
mmpose rknn是将mmpose关键点识别模型转换为rknn模型的过程。在给定的引用中,通过使用rknn-toolkit工具包中的onnx2rknn.py脚本,将mmpose模型从ONNX格式转换为rknn格式。在转换过程中,通过打印输出可以得到一些信息,例如输出张量的形状和类型。而在引用中,是关于转换和部署过程中的目录结构的说明,包括输入的图片和相关的文件。同时,引用提供了一些相关链接和博客文章,其中介绍了使用自训练方法和转模型将mmpose关键点识别模型转换为ncnn和mnn,并进行训练和部署的步骤。总体来说,mmpose rknn是指将mmpose模型转换为rknn模型的过程,用于在瑞芯微的rknn平台上进行部署和推理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [41、将mmpose中hrnet关键点检测模型部署RK3399PRO上,进行模型加速处理](https://blog.csdn.net/sxj731533730/article/details/127051078)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
mmpose推理视频
要进行MMPose推理视频,首先需要安装相关的依赖包。可以按照以下步骤进行安装:
1. 安装MMEngine和MMCV:
```
mim install mmengine
mim install "mmcv>=2.0.0"
```
2. 安装MMDetection(mmdet):
```
mim install "mmdet>=3.0.0"
```
3. 下载MMPose的推理模型:
```
download.openmmlab.com/mmpose/v1/body_2d_keypoint/dekr/coco/dekr_hrnet-w32_8xb10-140e_coco-512x512_ac7c17bf-20221228.pth
```
4. 运行推理脚本:
```
python demo/bottomup_demo.py configs/body_2d_keypoint/dekr/coco/dekr_hrnet-w32_8xb10-140e_coco-512x512.py \
https://download.openmmlab.com/mmpose/v1/body_2d_keypoint/dekr/coco/dekr_hrnet-w32_8xb10-140e_coco-512x512_ac7c17bf-20221228.pth \
--input E:\data\v\clip100.mp4 --output-root=vis_results/demo --save-predictions
```
这样就可以进行MMPose的推理视频了。注意,需要替换命令中的路径和参数为实际使用的值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [MMPose安装及推理验证](https://blog.csdn.net/Snakewood/article/details/131129332)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
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