MMPose WholeBody133关键点全身姿态估计5分钟跑通【免费下载链接】mmposeOpenMMLab Pose Estimation Toolbox and Benchmark.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mm/mmpose录一段舞蹈跟练视频你想知道老师每一帧的手指尖、脚尖的落点再和自己的动作逐帧对比。传统姿态估计只给 17 个人体关节手和脸是缺失的。MMPoseOpenMMLab 姿态估计工具箱的 WholeBody 模块给每个人标注 133 个关键点把身体、面部、双手、双脚一次性覆盖。133个关键点分布在哪里一张图上的 133 个点分四组身体 17 点从头到脚的主要关节是姿态估计最基础的骨架面部 68 点眉、眼、鼻、嘴的五官轮廓双手 42 点每只手 21 点覆盖五根手指的全部关节足部 10 点每只脚 5 点从脚踝到大脚趾这套布局与 COCO-WholeBody 数据集一致相比传统 17 点方案多出来的正是面部、手指、脚趾这些细节信息。架构上是自顶向下两段式人体检测器先在图里圈出每个人姿态模型再逐人输出 133 点。好比安检先认出人群再由工作人员逐个登记比一张网络硬扛全图更稳遮挡多的人也不会互相干扰。5分钟跑通第一个WholeBody姿态Demo克隆仓库并安装仓库内含测试图片无需额外下载数据git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mm/mmpose cd mmpose pip install -v -e .用 Inferencer 接口跑全身姿态推理wholebody别名会自动拉取预训练权重不用手写检测和姿态的拼装配置python demo/inferencer_demo.py \ tests/data/coco/000000000785.jpg \ --pose2d wholebody \ --vis-out-dir vis_results/wholebody可视化结果落在vis_results/wholebody/目录能看到人身上画出的全身关键点。输入换成视频、文件夹或摄像头流都可以比如传tests/data/crowdpose/整个目录它会批量推理目录下所有图片。场景深拆把舞蹈视频变成自动评分系统projects/just_dance/ 项目用全身关键点做老师 vs 学员的舞蹈对比链路是这样的输入一段示范视频老师和一段跟练视频学员处理wholebody 模型逐帧提取 133 个关键点再做片段对齐逐帧计算两人关键点的相似程度输出并排对比视频加一个分数完整流程一行命令python projects/just_dance/process_video.py \ teacher.mp4 student.mp4这个场景为什么离不开全身关键点舞蹈对比要看手脚的位置。只有 17 个身体关节时两个人骨架一样但手举高低的差异会被判成满分42 个手部点和 10 个足部点正是让评分变挑剔的部分。分数本质上就是逐帧关键点位置差的汇总点越密对动作细节越敏感。项目里还有基于 Gradio 的网页版app.py支持摄像头实时输入。怎么挑模型新手容易踩哪些坑configs/wholebody_2d_keypoint/rtmpose/ 目录下是现成的全身模型COCO-WholeBody val 上的精度如下模型输入Whole AP定位rtmw-m256x1920.582最快适合实时流、移动端rtmw-l256x1920.660均衡实时级别rtmw-l384x2880.701高精度离线分析另有 rtmw-x384x288 下为 0.702只比 rtmw-l 高 0.001通常不值得为此牺牲速度。视频流要保 30fps选 rtmw-m 或 rtmw-l 256x192离线分析手部、足部细节直接上 rtmw-l 384x288。RTMPose 系列在官方基准下 GPU 推理可达 130 FPS实时性有官方数据背书。两个常见坑人漏检默认人框置信度阈值偏高人小或模糊时会丢人把--bbox-thr调低到 0.3 左右试试。两组模型搞混rtmpose-xxx配置是 COCO-WholeBody 单数据集训练rtmw-xxx是 14 个数据集混合训练cocktail14整体精度更高用哪组配置就配哪组权重名字对不上会报错。下一步去哪MMPose WholeBody 把身体、面部、双手、双脚的姿态变成了一组可直接计算的 133 点数据。想继续看官方跑法读 全身姿态 Demo 文档想核对数据集和更多模型精度查 2d_wholebody_keypoint.md。【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