mmpose与openpose模型ONNX导出教程

在计算机视觉领域，姿态估计是其中一项重要的技术应用，它涉及到对人体姿态的识别和理解。mmpose和openpose是两个流行的开源姿态估计算法库，它们都可以被用于实现人体姿态估计。mmpose是基于PyTorch的开源姿态估计工具包，而openpose则是基于Caffe的开源框架。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放格式，用于表示深度学习模型，它允许模型在不同的深度学习框架之间进行转换。 1. mmpose介绍 mmpose是深之蓝（Megvii Technology）公司推出的针对姿态估计的开源算法库。它支持多种姿态估计模型和数据集，具有模块化和灵活性，方便用户进行研究和开发。mmpose支持多种任务，包括但不限于人体姿态估计、动物姿态估计和手势识别。mmpose的易用性、高效性和强大的社区支持使其成为研究姿态估计的首选工具之一。 2. openpose介绍 openpose是卡内基梅隆大学（CMU）的研究者开发的一个实时多人姿态估计框架。它能够检测图像中的人体、面部和手部的关键点。openpose采用Caffe框架，并且提供了多种预训练模型和多种编程语言接口。openpose以其出色的实时性能和准确性广泛应用于各种研究和应用领域，如增强现实、人机交互、运动分析等。 3. ONNX介绍 ONNX的全称是Open Neural Network Exchange，是一种开放式的深度学习模型表示标准。它由微软和Facebook联合开源，旨在实现模型在不同深度学习框架之间无缝迁移和部署。ONNX允许开发者将训练好的模型导出到ONNX格式，然后导入到其他支持ONNX的框架中，比如ONNX Runtime、TensorRT、OpenCV DNN等，从而在不同的平台和设备上进行推理和优化。 4. mmpose和openpose的ONNX导出 将mmpose和openpose模型导出为ONNX格式，可以让这些模型在不同硬件和软件平台上更容易部署和使用。这个过程通常包括以下几个步骤： a. 准备工作 在开始导出之前，确保安装了对应的深度学习框架（如PyTorch或Caffe），并且已经训练好mmpose或openpose模型。 b. PyTorch模型转换 对于mmpose模型，可以通过PyTorch提供的工具将模型转换为ONNX格式。具体操作通常包括加载预训练模型、设置模型为评估模式、创建dummy输入数据，并通过追踪（trace）或脚本化（script）的方式将模型转换为ONNX格式。 c. Caffe模型转换 对于openpose模型，由于其基于Caffe框架，需要使用Caffe提供的onnx-caffe2工具或转换脚本来将模型转换为ONNX格式。这个过程可能涉及到对模型结构的调整和优化，以确保转换的准确性和兼容性。 d. 后处理和优化 转换为ONNX格式后，可能需要进行一些后处理步骤来确保模型的正确性。此外，还可以使用ONNX优化器和转换器对模型进行进一步的优化，以提升推理效率。 5. 推理和部署 转换完成后，可以在支持ONNX的推理引擎上加载ONNX模型进行推理。由于ONNX是一个开放标准，这为模型提供了更广泛的部署选项。不同的平台和设备（如CPU、GPU、边缘设备等）都可以使用相应的推理引擎来进行高效推理。 6. 使用案例 - 在Android或iOS设备上部署mmpose模型进行实时人体姿态估计。 - 利用ONNX Runtime在服务器上进行大规模的openpose模型推理。 - 使用TensorRT将openpose模型进行加速，以满足实时视频流分析的需求。 通过将mmpose和openpose模型导出为ONNX格式，开发者可以享受到不同框架和硬件的灵活性和性能优势，进一步拓宽模型的应用范围和实际效用。