├── configs # 模型配置文件
├── models # 模型文件
├── data # 数据
├── demo # demo文件
├── libs # 第三方库文件
├── utils # 工具包
├── README.md # 说明文件
├── requirements.txt #
└── demo.py # demo测试文件
- 目前只提供推理代码,训练代码暂时不开放
- 测试可视化效果
- python demo.py
- 修改
demo.py代码，可实现不同的关键点检测
# 自定义MPII上半身6个关键点
hp = PoseEstimation(config=val_config.body_mpii_192_256, device="cuda:0")
# COCO共17个关键点
# hp = PoseEstimation(config=val_config.person_coco_192_256, device="cuda:0")
# 自定义COCO上半身11个关键点
# hp = PoseEstimation(config=val_config.body_coco_192_256, device="cuda:0")
image_dir = "data/test_images"
hp.detect_image_dir(image_dir, detect_person=True, waitKey=0)git clone https://github.com/PanJinquan/Human-Pose-Estimation-Lite-cpp目前，已将该仓库python，使用C++实现，支持如下功能：
- 支持Linux，Android，Windows系统
- 支持Android CPU和GPU运行(OpenCL加速)，轻量化模型在手机上可实时运行，亲测麒麟980测试30ms左右
- 升级可支持RK芯片NPU(如RK1808 RV1109/RV1126)
- 提供人体(person)检测模型，包括C++版本
- 仅用于学习交流，并未进行过多的性能优化
- 博客《2D Pose人体关键点检测(Python/Android /C++ Demo) 》
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