C++实现RTMPose本地部署及源码解析

资源摘要信息:"该资源提供了关于使用C++语言进行RTMPose模型本地化部署的详细指南和源码示例。RTMPose是一个用于二维人体姿态估计的模型，而RTMPose-Deploy项目则展示了如何在不借助mmdeploy的情况下，通过C++实现RTMPose的本地部署。资源中的描述说明了当前部署状态为在Windows系统上利用OnnxRuntime CPU SDK实现RTMDetnano和RTMPose的本地化部署，并通过构建RTMPoseTrack类实现CPU上的实时二维姿态估计。此外，还提到未来计划将包含使用C++ TensorRT SDK在Windows系统上进行RTMDetnano和RTMPose部署的内容。" 知识点: 1. C++语言在机器学习和模型部署领域的应用。 2. RTMPose模型的基本概念和用途，它是一个用于二维人体姿态估计的模型。 3. RTMPose-Deploy项目概述，该项目是一个C++示例，用于展示如何在本地环境中部署RTMPose模型。 4. OnnxRuntime CPU SDK的介绍及其在模型推理中的作用，尤其是在Windows系统上的应用。 5. RTMDetnano模型的介绍及其在姿态估计中的功能和角色。 6. 实时二维姿态估计的概念及其在不同应用场景下的重要性。 7. RTMPoseTrack类的作用，它是一个专门用于在CPU上实时执行二维姿态估计的工具类。 8. TensorRT SDK的概念及其优化网络推理性能的机制，特别是针对NVIDIA的GPU。 9. Windows系统上使用TensorRT进行模型部署的潜力和可能面临的挑战。 10. 跳帧检测在视频处理和实时系统中的应用，以及如何在RTMPoseTrack类中实现该功能。 11. 源码文件结构和编程范式的理解，此处为code目录下的文件。 12. 本地部署模型和云服务部署模型之间的差异和各自的优缺点。 13. 模型部署中需要考虑的性能优化策略，例如如何平衡计算资源和实时性。 14. 未来模型部署技术的发展方向和潜在的研究领域。 15. 跨平台部署模型的挑战和解决方案，特别是在不同操作系统间的兼容性问题。 此资源包详细地介绍了使用C++进行RTMPose模型部署的过程，为开发者提供了在Windows环境下进行深度学习模型本地部署的重要参考，并为可能的进一步研究和开发提供了基础。