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link之家  ›  RTMPose_Arrow的博客
https://blog.csdn.net/MyArrow/article/details/129612147
重情义的八宝粥
2 年前

1. 简介

  • RTMPose：Real-Time Multi-Person Pose Estimation based on MMPose (实时支持6人)
  • GAU：Gated Attention Unit
  • FFN：Feed-Forward Networks
  • GLU：Gated Linear Unit
  • RTMPose：Top-Down范式
  • 推理时间-准确度 （圆的大小表示模型参数的相对大小）
    在这里插入图片描述

2. 网络结构

  • Backbone： CSPNeXt (在速度与精度间可取得较好的平衡，且可进行友好地布署)
  • 预测KeyPoints： SimCC-based (把关键点定位当作一个分类任务，与基于热图(heatmap)的算法相比，SimCC-base可以获得具有竟争力的准确度和更低的计算量)
    • 坐标分类（本方法）
    • 坐标回归 （其它方法）
    • 热图回归（其它方法）
  • 部署支持的推理框架： PyTorch, ONNX Runtime, TensorRT, ncnn
    在这里插入图片描述

2.1 RTMPose推理Pipeline

2.2 性能比较

  • YOLOv3
  • Faster-RCNN
  • RTMDet
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2.3 RTMPose训练参数

今天，学习 RTMP ose 关键点检测实战。教大家如何安装安装MMDetection和MMP ose 。实战项目以三角板关键点检测场景为例，结合OpenMMLab开源目标检测算法库MMDetection、开源关键点检测算法库MMP ose 、开源模型部署算法库MMDeploy，全面讲解项目全流程：数据集：Labelme标注数据集、整理标注格式至MS COCO目标检测：分别训练Faster R CNN和RTMDet-Tiny目标检测模型、训练日志可视化、测试集评估、对图像、摄像头画面预测。 export_block('simple_p ose _resnet18_v1b', net, preprocess=True, layout='HWC') 转换出来的不能成功部署到NCNN上，所以在python源码中我注释掉了。 # this one works O RTMP ose 关键点检测全流程 保姆级代码教程： github.com/TommyZihao/MMP ose _Tutorials 微信答疑群（免费）：公众号 OpenMMLab 回复 子豪兄三角板 安装MMDetection和MMP ose 两个OpenMMLab开源计算机视觉算法库。 MMDetection用于训练目标检测算法。MMP ose 用于训练姿态估计和关键点检测算法，包括 RTMP ose 。 在正式开讲之前，先给大家小段热舞：姿态估计，计算机视觉的核心任务之一，还原纷繁外表之下的空间信息，洞察千姿百态背后的本征结构。MMP ose 作为OpenMMLab开源算法体系中的姿态估计算法库，自 2020 年发布以来，经过 2 年的不断迭代打磨，已经成为姿态估计领域覆盖算法最多，功能最全的开源算法库之一。 git clone --recursive https://github.com/intel-isl/Open3D # You can also update the submodule ma 图像分类、目标检测、语义/实例/全景分割、超像素1. 图像分类（image classification）2. 目标检测（object detection）3. 图像分割（image segmentation）3.1 语义分割（semantic segmentation）3.2 实例分割（instance segmentation）3.3 全景分割（panoptic segmentation）4. 超像素（superpixels） 1. 图像分类（image classification） 就是识别图像中有
 
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