RTMdet加rtmpose

### 如何将 RTMDet 与 RTMPose 结合使用 RTMDet 是一种高效的检测框架，而 RTMPose 则是一种用于多人姿态估计的工具。两者可以结合在一起完成目标检测和姿态估计的任务。以下是具体的实现方式： #### 使用命令格式 要将 RTMDet 和 RTMPose 结合起来使用，可以通过 `demo/topdown_demo_with_mmdet.py` 脚本运行模型推理。该脚本允许指定不同的配置文件和权重文件来加载对应的检测器和姿态估计模型。 具体命令如下： ```bash python demo/topdown_demo_with_mmdet.py \ ${MMDET_CONFIG_FILE} ${MMDET_CHECKPOINT_FILE} \ ${MMPOSE_CONFIG_FILE} ${MMPOSE_CHECKPOINT_FILE} \ --input ${INPUT_PATH} \ [--output-root ${OUTPUT_DIR}] [--save-predictions] \ [--show] [--draw-heatmap] [--device ${GPU_ID or CPU}] \ [--bbox-thr ${BBOX_SCORE_THR}] [--kpt-thr ${KPT_SCORE_THR}] ``` 其中： - `${MMDET_CONFIG_FILE}` 和 `${MMDET_CHECKPOINT_FILE}` 分别表示 RTMDet 的配置文件和预训练权重文件。 - `${MMPOSE_CONFIG_FILE}` 和 `${MMPOSE_CHECKPOINT_FILE}` 表示 RTMPose 的配置文件和预训练权重文件[^1]。 #### 参数说明 | 参数 | 描述 | |--------------------------|----------------------------------------------------------------------| | `--input` | 输入视频或图像路径 | | `--output-root` | 输出保存根目录 | | `--save-predictions` | 是否保存预测结果到 JSON 文件 | | `--show` | 是否显示可视化结果 | | `--draw-heatmap` | 是否绘制热图 | | `--device` | 设备选项 (如 GPU ID 或 CPU) | | `--bbox-thr` | 边界框置信度阈值 | | `--kpt-thr` | 关键点置信度阈值 | #### 实现细节 为了更好地理解两者的结合过程，可以从以下几个方面入手： 1. **检测模块** RTMDet 提供高效的目标检测能力，能够快速定位人体边界框。通过调整参数（如 `kernel size`），可以在精度和速度之间找到平衡[^2]。 2. **姿态估计模块** RTMPose 基于 MMPose 开发，支持轻量级基线 SimCC，并引入多种优化技术提升性能[^3]。它接收来自 RTMDet 的边界框作为输入，进一步提取关键点位置。 3. **推理流程** 推理管道分为两个阶段：首先是利用 RTMDet 完成人体检测；其次是调用 RTMPose 对检测到的人体区域执行姿态估计。整个过程无缝衔接，确保实时性和准确性。 #### 示例代码 以下是一个简单的 Python 脚本演示如何加载并运行这两个模型： ```python from mmdet.apis import inference_detector, init_detector from mmcv.runner import load_checkpoint from rtmpose.apis import pose_inference, init_pose_model # 初始化检测器 det_config = 'rtmdet/rtmdet_cfg.py' det_ckpt = 'rtmdet.pth' detector = init_detector(det_config, det_ckpt) # 初始化姿态估计模型 pose_config = 'rtmpose/rtmpose_cfg.py' pose_ckpt = 'rtmpose.pth' pose_model = init_pose_model(pose_config, pose_ckpt) # 图像路径 img_path = 'test.jpg' # 检测人体边界框 result_det = inference_detector(detector, img_path) bboxes = result_det[0] # 执行姿态估计 pose_results = pose_inference(pose_model, img_path, bboxes=bboxes) print("Pose results:", pose_results) ``` ---