关键点检测:训练RTMPose-S关键点检测模型、训练日志可视化、测试集上评估、分别对“图像、视频、摄像头画面”预测 模型终端部署:转ONNX格式,终端推理 视频链接: 1、安装MMDetection和MMPose:https://www.bilibili.com/video/BV1Pa4y1g7N72、MMDetection三角板目标检测:https://www.bilibili.com/video/BV1Lm4y1879K...
RTMPOSE的原理基于深度学习和计算机视觉技术。它采用了一种称为卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的模型来进行人体关键点检测。CNN是一种特殊的神经网络,它可以从原始图像中学习特征,并通过多层卷积和池化操作来提取图像的特征信息。 RTMPOSE的工作流程如下: 1. 数据准备:首先,需要收集一组标记了人体关键...
RTMPose算法编码过程旨在高效提取人体姿态特征 。 其编码将图像信息转化为可用于姿态分析的特征表示 。采用卷积神经网络进行图像特征的初步提取 。利用多尺度特征融合技术提升特征的丰富性 。对不同层次特征进行加权组合增强特征表现力 。编码中注重空间位置信息的准确捕捉 。借助残差结构优化特征传递避免信息损失 。利用注意...
在文章的工作中,通过经验性的从5个方面研究关键因素能够影响2D多人姿态估计架构的效果和延迟:范式、基础网络架构、定位方法、训练策略和部署。提出了RTMPose,一个新系列的为解决姿态估计的实时模型。 首先,RTMPose使用了一个自顶向下的探索,通过使用现有的探测器来获取边界框,之后分别估计每个人物的姿态。由于需要使用...
通过研究多人姿态估计算法的五个方面:范式、骨干网络、定位算法、训练策略和部署推理,我们的 RTMPose-m 模型在 COCO 上达到 75.8%AP 的同时,能在 Intel i7-11700 CPU 上用 ONNXRuntime 达到90+FPS,在 NVIDIA GTX 1660 Ti GPU 上用 TensorRT 达到430+FPS。RTMPose-s 以 72.2%AP 的性能,在手机端 Snapdrago...
benchmarkudppytorchcpmpose-estimationhourglasshand-pose-estimationmpiihuman-poseanimal-pose-estimationface-keypointhrnetrsnhigher-hrnetmspncrowdposeochumanfreihandmmposertmpose UpdatedAug 7, 2024 Python RTMPose series (RTMPose, DWPose, RTMO, RTMW) without mmcv, mmpose, mmdet etc. ...
简介:CPU也可以起飞的RTMPose来袭 | 作者手把手带你设计一个超轻超快的模型(一) 近年来对二维姿态估计的研究在公共基准上已经取得了不错的进展,但其在工业界的应用仍存在着模型参数大和高延迟的问题。为了弥补这一差距,本文通过经验探讨了姿态估计中的关键因素,包括范式、模型架构、训练策略和部署,并提出了一个基...
二、RTMPose关键点检测算法 该算法是TopDown自顶向下的算法。先通过目标检测识别每个人,再分别计算对应的关键点。 三角板关键点检测 相关教程参考教程,其中包含预训练模型Faster R CNN、RTMDet,及可视化训练日志和模型权重文件精简转换 注: 该教程中不单独划分测试集和验证集 如需替换自己的数据集,只需要修改配置文...
RTMPose基于MMPose，着重于范式选择、模型架构设计、训练策略优化和部署策略，以提升实时性和鲁棒性。文章以5个关键因素为核心：范式、基础网络架构（如CSPNeXt，其在速度与精度间提供平衡）、定位方法（如SimCC的关键点分类）、训练策略和部署流程的改进，如跳帧检测和姿态非最大抑制技术。RTMPose采取自顶...
对于关注 RTMPose 和 ControlNet 的读者而言,最近两周或许都有了解到 DWPose 这篇工作,通过在 RTMPose 模型上进行二阶段蒸馏,成功取得 COCO-WholeBody 数据集 SOTA 的同时,推理速度快如闪电。并且,由于 DWPose 实现了无mmcv依赖的推理代码接入到 ControlNet 中,极大提升了人像生成的质量,尤其是手部的重建质量,成...