PP-YOLOE与HRNet在ONNXRuntime下的人体检测与关键点识别

资源摘要信息:"本项目名为'基于ONNXRuntime部署PP-YOLOE行人检测+HRNet人体骨骼关键点检测源码+模型'，旨在为用户提供一套完整的、可部署的行人检测和人体骨骼关键点检测系统。项目支持C++和Python两种编程语言版本，均基于ONNXRuntime进行模型部署，使其具有高效率和良好的跨平台特性。 首先，让我们来了解ONNXRuntime。ONNX Runtime是微软开源的一个性能优化引擎，用于在不同硬件平台上加速深度学习模型的推理。它支持ONNX（Open Neural Network Exchange）格式，这是一个开放的模型格式，允许开发者在多个框架之间轻松迁移模型。ONNXRuntime与多种深度学习框架兼容，包括但不限于PyTorch、TensorFlow等，这使得它可以无缝地集成到现有的系统中。 接下来是PP-YOLOE模型，它是基于YOLO（You Only Look Once）系列算法的变体，旨在改进目标检测的效率和准确性。PP-YOLOE模型优化了基础的YOLO模型结构，进一步提升了模型的实时性能和检测精度。它使用了增强型的特征融合技术，有效提高了检测性能，特别是在行人检测场景中表现突出。 另一个核心组件是HRNet（High-Resolution Network），它是一种用于识别和分割图像中关键点的人工智能模型。HRNet通过对高分辨率特征进行多尺度融合和持续传播，提高了关键点检测的准确性和可靠性。HRNet能够在不同的尺度上保持高分辨率的表征，这对于检测人体复杂结构中的关键点至关重要。 本项目分为两个主要部分，分别提供C++和Python两种语言的实现，以满足不同开发者的使用习惯和需求。C++版本倾向于性能优化，适合对性能要求较高的应用场景。而Python版本则易于使用和快速原型开发，适合快速实验和研究。 项目代码经过功能验证，确保稳定可靠运行，因此非常适合各个计算机相关专业的在校学生、专业教师、企业员工进行学习和研究。其不仅可作为入门进阶的学习材料，也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 在项目使用过程中，开发者可以基于此进行二次开发，以适应特定的应用需求。同时，项目组欢迎使用过程中的任何问题反馈和建议，以便持续改进。 最后，本项目鼓励开发者在使用过程中找到乐趣和灵感，无论是个人学习还是团队合作，都希望能够促进大家在人工智能领域的探索和发展。"