发布时间：2024-11-06 17:01
博主本人做关键点检测的思路主要是Top-down，即先用检测算法得到目标框，在用mmpose里的网络得到关键点坐标并可视化。那么如果我们想用自己的检测网络，那么怎么和MMpose整合到一起呢？
首先要做的第一步是得把官方Demo跑通，下面将会分别以2D人体图像关键点检测、2D人体图像全身关键点检测，2D手部图像关键点检测的顺序，分别教大家如何用自己的数据、通过标注制作数据集实现官方Demo的跑通。至于2D动物图像关键点检测、视频关键点检测，等学会了这些也就自然会了，下面开始正片。
第一节：2D人体图像关键点检测
python demo/top_down_img_demo.py configs/body/2d_kpt_sview_rgb_img/topdown_heatmap/coco/hrnet_w48_coco_256x192.py https://download.openmmlab.com/mmpose/top_down/hrnet/hrnet_w48_coco_256x192-b9e0b3ab_20200708.pth --img-root tests/data/coco/ --json-file tests/data/coco/test_coco.json --out-img-root vis_results【H5微信授权】简单实现H5页面微信授权功能，微信开发者工具报错 系统错误，错误码-1，undefined解决办法【详细】
TypeError: can‘t convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu()
『现学现忘』Docker基础 — 42、补充：save和load命令说明
美团外卖无需API开发连接Excel 365，实现订单信息自动汇总
6月更新 | Visual Studio Code Python
【STL】unordered_set和unordered_map
千行百业，可信开源——2022 OSCAR 开源产业大会正式启动