MMPose 133关键点全身姿态估计完整指南17684210 点一个模型全抓准【免费下载链接】mmposeOpenMMLab Pose Estimation Toolbox and Benchmark.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mm/mmpose面部 68 点、双手 42 点、足部 10 点——每个部位的关键点密度差着好几倍一个模型凭什么同时全部抓准这就是 MMPose 133关键点全身姿态估计要回答的问题。它把身体 17、面部 68、双手 42、足部 10 点打包成一套方案在精度和速度之间给出了一组能落地的工程选择。全身到底难在哪133 个点的密度矛盾 先算一笔账。133 身体 17 面部 68 双手 42 足部 10。麻烦就藏在结构里面部 68 点挤在一张不大的脸上双手 42 点散在指尖足部 10 点又落在画面边缘。同一个人身上这三处的信息密度完全不在一个量级。用一个统一的大头去硬拟合结果往往是顾此失彼——脸准了手就糊手准了脚就飘。这就是全身比半身难的真正原因不在于点更多而在于密度分布太不均匀。133 个点怎么分组检测多尺度骨干 解耦检测头 MMPose 的做法是分头处理。把 133 个点按部位拆给不同检测头相当于把一场综合考试拆成四门单科考试各考各的。骨架统一用 CSPNeXt 骨干网络规格从 tiny 到 x-large 多档可选跨阶段部分连接在压掉计算冗余的同时保住梯度流空间金字塔池化则负责多尺度上下文。核心实现在 cspnext.py。检测头按部位分工下面这张表来自 RTMPose 全身关键点方案检测头点数网络结构干什么用身体17HRNet SimCC主要关节定位面部68LiteHRNet Heatmap表情识别双手42RTMPose Regression手势分析足部10轻量化HRNet步态分析一句话结论骨干负责看得全检测头负责分得准两件事解耦之后各自都能做到最好。RTMW 四档模型怎么选COCO-WholeBody 精度与实时数据 选型就看两个数精度AP/AR和实时性FPS。MMPose WholeBody 在 COCO-WholeBody 验证集上的四档表现如下模型输入分辨率APARFPS (RTX 3090)参数量RTMW-X384×28872.378.54534.5MRTMW-L256×19270.176.86821.8MRTMW-M256×19268.575.29212.4MRTMW-S256×19266.273.11258.2M趋势很直白从 S 爬到 X精度从 66.2 涨到 72.3帧率从 125 掉到 45参数量从 8.2M 升到 34.5M。离线分析选 X边缘端选 M/S多数在线场景 L 是性价比拐点。实时化再叠三招INT8 量化让模型体积减少 50%多检测头并行执行动态内存分配压低峰值占用。跑起来看效果健身、手势、虚拟角色三场景 ️最小可运行示例加载 RTMW-L 对一张图做 133 点全身姿态估计from mmpose.apis import MMPoseInferencer # 加载 RTMW-L 全身姿态模型133关键点 inferencer MMPoseInferencer( pose2dconfigs/wholebody_2d_keypoint/rtmpose/coco-wholebody/rtmpose-l_8xb32-270e_coco-wholebody-384x288.py, pose2d_weightsrtmpose-l_coco-wholebody.pth) results inferencer(input.jpg) keypoints results[0].pred_instances.keypoints三类典型用法智能健身指关节角度加身体微动作一起算动作标准化、肘膝弯曲角、足部重心偏移都能实时出。可参考 just_dance 里的舞蹈相似度打分。手势识别双手 42 点提供精细手势基础直接消费pred_instances里的指尖坐标即可。虚拟角色驱动17 点做动作重定向68 点做表情迁移42 点做手指同步一套点同时喂给三套绑定。从云端到边缘部署与微调的两条路 按落点分两条路点到为止不展开云端服务化docker build -f docker/serve/Dockerfile -t mmpose-serve .打包推理服务模型路径、批大小、推理后端ONNX Runtime / TensorRT在 config.properties 里改。边缘端压缩走 INT8 量化加剪枝参考projects/rtmpose/rtmpose/pruning的 Group Fisher 流程TensorRT 跑 FP16/INT8。数据集转换自定义标注转 COCO-WholeBody 跑python tools/dataset_converters/labelstudio2coco.py微调配置直接改 rtmw-l_8xb1024-270e_cocktail14-256x192.py它基于 COCO-WholeBody、H36M、DeepFashion2 等数据的 cocktail14 配方。一句话云端管吞吐边缘管时延微调管业务数据三件事各走各的配置。接下来会发生什么检测-姿态流水线与 3D 演进真正能跑通业务的是把上游检测接进来。用 RTMDet 出人体框再进姿态估计就拼成了一条检测-姿态流水线。检测器配置用demo/mmdetection_cfg/rtmdet_m_640-8xb32_coco-person.py配套脚本是topdown_demo_with_mmdet.py。往横向看MMTracking 管视频里的姿态跟踪MMAction2 接动作识别MMDeploy 负责部署链路几个工具箱之间是拼装关系。往纵向看2D 不是终点。rtmpose3d 已经给 RTMPose 加了 3D 分支能从单目图像直接重建 3D 骨骼再往后大概率是时序一致性优化和多视角融合。一句话收尾MMPose 133关键点全身姿态估计把密度矛盾拆成了可分治的子问题四档 RTMW 覆盖了从离线到边缘的选型空间剩下的是把它接进你自己的检测-姿态-3D 链路里。【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