概述

本章将向你介绍 MMPose 的整体框架，并提供详细的教程链接。

什么是 MMPose

MMPose 是一款基于 Pytorch 的姿态估计开源工具箱，是 OpenMMLab 项目的成员之一，包含了丰富的 2D 多人姿态估计、2D 手部姿态估计、2D 人脸关键点检测、133关键点全身人体姿态估计、动物关键点检测、服饰关键点检测等算法以及相关的组件和模块，下面是它的整体框架：

MMPose 由 8 个主要部分组成，apis、structures、datasets、codecs、models、engine、evaluation 和 visualization。

• apis 提供用于模型推理的高级 API

• structures 提供 bbox、keypoint 和 PoseDataSample 等数据结构

• datasets 支持用于姿态估计的各种数据集

  • transforms 包含各种数据增强变换

• codecs 提供姿态编解码器：编码器用于将姿态信息（通常为关键点坐标）编码为模型学习目标（如热力图），解码器则用于将模型输出解码为姿态估计结果

• models 以模块化结构提供了姿态估计模型的各类组件

  • pose_estimators 定义了所有姿态估计模型类

  • data_preprocessors 用于预处理模型的输入数据

  • backbones 包含各种骨干网络

  • necks 包含各种模型颈部组件

  • heads 包含各种模型头部

  • losses 包含各种损失函数

• engine 包含与姿态估计任务相关的运行时组件

  • hooks 提供运行时的各种钩子

• evaluation 提供各种评估模型性能的指标

• visualization 用于可视化关键点骨架和热力图等信息

如何使用本指南

针对不同类型的用户，我们准备了详细的指南：

1. 安装说明：

   • 安装

2. MMPose 的基本使用方法：

   • 20 分钟上手教程

   • Demos

   • 模型推理

   • 配置文件

   • 准备数据集

   • 训练与测试

   • 模型部署

   • 模型分析工具

   • 数据集标注与预处理脚本

3. 对于希望基于 MMPose 进行开发的研究者和开发者：

   • 编解码器

   • 数据流

   • 实现新模型

   • 自定义数据集

   • 自定义数据变换

   • 自定义优化器

   • 自定义日志

   • 迁移指南

4. 对于希望加入开源社区，向 MMPose 贡献代码的研究者和开发者：

   • 参与贡献代码

5. 对于使用过程中的常见问题：

   • FAQ