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...
在全身姿态估计任务上,相较于成名许久的 OpenPose, RTMPose 也实现了全方位的超越。 表2 全身姿态估计算法性能对比(COCO-WholeBody V1.0) 通过上述对比可以看到,RTMPose 与主流姿态估计项目相比有着更加优秀的精度-速度平衡。后续还会有基于 MMRazor 的剪枝、蒸馏和量化算法加入到 RTMPose 项目中,进一步强化轻量模型...
open-mmlab/mmpose: OpenMMLab Pose Estimation Toolbox and Benchmark. 将上一步中得到的data文件夹,复制粘贴到两个目录中。 接下来需要修改从子豪兄的教程中下载的程序: rtmdet_tiny_triangle.py 和 rtmpose-s-triangle.py。 这两个程序放在data文件夹中,mmpose和mmdetect的库的data文件夹都要有这两个程序。
下面我将从多个角度详细解读RTMpose的原理。 首先,RTMpose使用了深度学习模型来实现姿态估计。它基于卷积神经网络(CNN)架构,通过对大量标注的姿态数据进行训练,从而能够识别人体的关键点,如头部、肩膀、手臂、腿部等。这些关键点的检测和跟踪是实现姿态估计的关键步骤。 其次,RTMpose采用了实时的数据流处理技术。它能够...
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...
对于2D姿态估计的文章已经在公共基准上实现了不错的成果,但是在工业应用上,仍然存在着模型参数重,延迟高等问题,为解决这一问题,文章以经验为依据的提出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,提出了一个基于MMPose的高性能实时多人姿态估计框架RTMPose。
11.RTMPose关键点检测-训练、评估、推理预测是新手入坑!超实用【YOLOv8关键点检测】教程,5个小时手把手带你训练自己的关键点检测模型,不愧是同济大佬!!!的第11集视频,该合集共计11集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
YoloX中的EMA是什么? chg0901 风景摄影爱好者 1.原理:EMA也就是指数移动平均(Exponential moving average)。 公式 是t时刻的网络参数, 是t时刻滑动平均后的网络参数,那么t+1时刻的滑动平均结果就是这两者的加权融合。… 阅读全文 RTMPose关键点检测-MMDetection三角板目标检测 ...
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...