MMPose 133关键点全身姿态估计三步快速跑通【免费下载链接】mmposeOpenMMLab Pose Estimation Toolbox and Benchmark.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mm/mmpose做健身动作纠正时只拿到身体的 17 个关节远远不够手指和面部也要有。MMPose 的 WholeBody 模块一次推理就能给出图像中每个人的 133 个关键点覆盖身体、面部和双手并自带实时 RTMW 模型从克隆到出结果只需敲 3 条命令。 它和传统做法差在哪传统身体关键点模型MMPose WholeBody点数只有 17 个身体点无脸无手每人 133 点身体 17 足部 6 面部 68 左右手各 21流程脸、手、身体分别推理再手动对齐一个共享网络一次输出全身所有部位关键点精度速度轻量模型快但 COCO-WholeBody 上 AP 多在 0.58 上下RTMW-l256x192Whole AP 0.660RTMPose-l 在 130 FPS 下做到 67.0 AP关键点的完整布局定义在源码 mmpose/datasets/datasets/wholebody/足部、面部、每个手指关节都有独立标注和独立评测指标。 从0到跑通的最简路径第1步克隆仓库并安装确认 pip 环境可用即可依赖文件里已包含 torch、mmcv 等包git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mm/mmpose cd mmpose pip install -r requirements.txt pip install -v -e .第2步下载预训练模型RTMW 系列用 14 个公开数据集混合训练Cocktail14用 MIM 工具取权重各尺寸完整表格见 rtmw_cocktail14.mdpip install -U openmim mim download mmpose --config rtmw-l_8xb1024-270e_cocktail14-256x192 --dest .第3步跑推理 demo仓库自带测试图片用demo/image_demo.py指向 RTMW 配置即可输出带 133 点骨骼的结果图python demo/image_demo.py tests/data/coco/000000000785.jpg \ configs/wholebody_2d_keypoint/rtmpose/cocktail14/rtmw-l_8xb1024-270e_cocktail14-256x192.py \ rtmw-dw-x-l_simcc-cocktail14_270e-256x192-20231122.pth \ --out-file vis_results.jpg图像里有多人时换用demo/topdown_demo_with_mmdet.py配一个人物检测器即可视频输入同样支持。⚖️ 不同场景怎么选实时视频流 / 端侧→ RTMW-m 256x192Whole AP 0.582系列里最小、延迟最低日常平衡默认推荐→ RTMW-l 256x192Whole AP 0.660精度与速度折中最好精度优先→ RTMW-x 384x288Whole AP 0.702输入分辨率更高AP 最高全套配置在 configs/wholebody_2d_keypoint/ 目录下 它能落地在哪智能健身纠正痛点是 17 个身体点描述不了手指和面部细节 → 用 133 点姿态与标准动作比对 → projects/just_dance/ 项目直接输出动作相似度分数。AIGC 与数字人痛点是角色动画需要身体、脸、手多路模型拼关键点 → 一个 RTMW 输出全部 133 点 → projects/mmpose4aigc/ 提供接入 AIGC 工具链的方案。拥挤多人场景痛点是遮挡下手部和面部精度下降 → RTMW 用 14 个公开数据集混合训练rtmw-x 384x288 做到 0.702 Whole AP → 一行命令批量可视化python demo/inferencer_demo.py tests/data/crowdpose --pose2d wholebody --vis-out-dir vis_results/crowdpose❓ 常见问题Q133 个点具体怎么分布身体 17、足部 6、面部 68、左手 21、右手 21布局定义见 mmpose/datasets/datasets/wholebody/。Q跑 demo 必须先装 mmdet 吗不需要。demo/inferencer_demo.py --pose2d wholebody一条命令自动下载模型并推理只有用topdown_demo_with_mmdet.py自带检测器时才需要 mmdet≥3.0。Q做 COCO-WholeBody 评测还要装什么pip install xtcocotools版本 ≥1.5数据准备流程见 docs/en/dataset_zoo/2d_wholebody_keypoint.md。133 个点、一个网络、3 条命令MMPose WholeBody 就能覆盖从脸到脚的全身体态。延伸阅读全身数据集文档docs/en/dataset_zoo/2d_wholebody_keypoint.md全身配置与模型表configs/wholebody_2d_keypoint/推理 API 源码mmpose/apis/inferencers/【免费下载链接】mmposeOpenMMLab Pose Estimation Toolbox and Benchmark.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mm/mmpose创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
MMPose 133关键点全身姿态估计三步快速跑通【免费下载链接】mmposeOpenMMLab Pose Estimation Toolbox and Benchmark.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mm/mmpose做健身动作纠正时只拿到身体的 17 个关节远远不够手指和面部也要有。MMPose 的 WholeBody 模块一次推理就能给出图像中每个人的 133 个关键点覆盖身体、面部和双手并自带实时 RTMW 模型从克隆到出结果只需敲 3 条命令。 它和传统做法差在哪传统身体关键点模型MMPose WholeBody点数只有 17 个身体点无脸无手每人 133 点身体 17 足部 6 面部 68 左右手各 21流程脸、手、身体分别推理再手动对齐一个共享网络一次输出全身所有部位关键点精度速度轻量模型快但 COCO-WholeBody 上 AP 多在 0.58 上下RTMW-l256x192Whole AP 0.660RTMPose-l 在 130 FPS 下做到 67.0 AP关键点的完整布局定义在源码 mmpose/datasets/datasets/wholebody/足部、面部、每个手指关节都有独立标注和独立评测指标。 从0到跑通的最简路径第1步克隆仓库并安装确认 pip 环境可用即可依赖文件里已包含 torch、mmcv 等包git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mm/mmpose cd mmpose pip install -r requirements.txt pip install -v -e .第2步下载预训练模型RTMW 系列用 14 个公开数据集混合训练Cocktail14用 MIM 工具取权重各尺寸完整表格见 rtmw_cocktail14.mdpip install -U openmim mim download mmpose --config rtmw-l_8xb1024-270e_cocktail14-256x192 --dest .第3步跑推理 demo仓库自带测试图片用demo/image_demo.py指向 RTMW 配置即可输出带 133 点骨骼的结果图python demo/image_demo.py tests/data/coco/000000000785.jpg \ configs/wholebody_2d_keypoint/rtmpose/cocktail14/rtmw-l_8xb1024-270e_cocktail14-256x192.py \ rtmw-dw-x-l_simcc-cocktail14_270e-256x192-20231122.pth \ --out-file vis_results.jpg图像里有多人时换用demo/topdown_demo_with_mmdet.py配一个人物检测器即可视频输入同样支持。⚖️ 不同场景怎么选实时视频流 / 端侧→ RTMW-m 256x192Whole AP 0.582系列里最小、延迟最低日常平衡默认推荐→ RTMW-l 256x192Whole AP 0.660精度与速度折中最好精度优先→ RTMW-x 384x288Whole AP 0.702输入分辨率更高AP 最高全套配置在 configs/wholebody_2d_keypoint/ 目录下 它能落地在哪智能健身纠正痛点是 17 个身体点描述不了手指和面部细节 → 用 133 点姿态与标准动作比对 → projects/just_dance/ 项目直接输出动作相似度分数。AIGC 与数字人痛点是角色动画需要身体、脸、手多路模型拼关键点 → 一个 RTMW 输出全部 133 点 → projects/mmpose4aigc/ 提供接入 AIGC 工具链的方案。拥挤多人场景痛点是遮挡下手部和面部精度下降 → RTMW 用 14 个公开数据集混合训练rtmw-x 384x288 做到 0.702 Whole AP → 一行命令批量可视化python demo/inferencer_demo.py tests/data/crowdpose --pose2d wholebody --vis-out-dir vis_results/crowdpose❓ 常见问题Q133 个点具体怎么分布身体 17、足部 6、面部 68、左手 21、右手 21布局定义见 mmpose/datasets/datasets/wholebody/。Q跑 demo 必须先装 mmdet 吗不需要。demo/inferencer_demo.py --pose2d wholebody一条命令自动下载模型并推理只有用topdown_demo_with_mmdet.py自带检测器时才需要 mmdet≥3.0。Q做 COCO-WholeBody 评测还要装什么pip install xtcocotools版本 ≥1.5数据准备流程见 docs/en/dataset_zoo/2d_wholebody_keypoint.md。133 个点、一个网络、3 条命令MMPose WholeBody 就能覆盖从脸到脚的全身体态。延伸阅读全身数据集文档docs/en/dataset_zoo/2d_wholebody_keypoint.md全身配置与模型表configs/wholebody_2d_keypoint/推理 API 源码mmpose/apis/inferencers/【免费下载链接】mmposeOpenMMLab Pose Estimation Toolbox and Benchmark.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mm/mmpose创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
