模型的Head部分，我们采用了TopdownHeatmapMultiStageHead,具体实现见topdown_heatmap_multi_stage_head.py 。topdown_heatmap_multi_stage_head.py 链接： https://github/ope图11 在训练中可视化模型效果6.更友好的用户文档我们为MMPose 1.0 精心准备了用户文档，希望不管是刚接触姿态估计和MMPose 的同学，还是MMPose 0.x 版本的老用户，都可以通过我们
╯＾╰〉 mmpose 有distributed training 和non-distributed training,分别对应MMDistributedDataParallel和MMDataParallel。所有输出(log 和checkpoints)都会保存在工作文件夹；具而3×3的depthwise conv的计算复杂度为9 C 9C9C,当网络中出现大量pointwise conv时，会增加模型的计算复杂度，So pointwise conv is costly.为此，Lite-HRNet提出Conditional channel
?△? 四、MMPose的总体框架4.1 采用模块化设计将深度学习拆分成data(数据集)、model(模型)、optimizer(优化器)等组件，先把每一个小模块做好，再注册到registry(注一、使用相关链接，涉及到自训练方法和转模型onnx48、mmpose关键点识别模型转ncnn和mnn,并进行训练和部署_sxj731533730的博客-CSDN博客该模型作为基础模型，毕竟已经可以部
想要看其他模型可以在这两个里面找：demo folderanddemo docs. Bottom-Up Demos(HigherHRNet)试水image video 测试单张图片，仓库内置测试图片。python demo/bottom_up_img_demo.py\48、mmpose中hrnet关键点识别模型转ncnn和mnn,并进行训练和部署sxj731533730 1717 需要一个关键点识别模型，在权衡simplepose 、paddlepose、mmpose之后，发现simplepose需要mxne
˙﹏˙ MMPose 的Model Zoo 目前已经提供了超过250 个预训练模型，并且还在不断丰富中。这些模型按照对应的任务类别、论文类别、数据集等维度整理，方便使用者按需索引。例如，一位开发者需MMPose 支持了很多主流数据集的准备和构建，如COCO、MPII 等。具体请参考数据集准备。模块化设计MMPose 将统一的人体姿态分析框架解耦成不同的模块组件，通过组合不同的模块组件，用户可以便捷
