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MMPose 是一款基于 PyTorch 的姿态分析的开源工具箱，是 OpenMMLab 项目的成员之一。
主分支代码目前支持 PyTorch 1.8 以上的版本。
mmpose.demo.mp4
主要特性
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支持多种人体姿态分析相关任务
MMPose 支持当前学界广泛关注的主流姿态分析任务：主要包括 2D多人姿态估计、2D手部姿态估计、2D人脸关键点检测、133关键点的全身人体姿态估计、3D人体形状恢复、服饰关键点检测、动物关键点检测等。 具体请参考 功能演示。
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更高的精度和更快的速度
MMPose 复现了多种学界最先进的人体姿态分析模型，包括“自顶向下”和“自底向上”两大类算法。MMPose 相比于其他主流的代码库，具有更高的模型精度和训练速度。 具体请参考 基准测试（英文）。
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支持多样的数据集
MMPose 支持了很多主流数据集的准备和构建，如 COCO、 MPII 等。 具体请参考 数据集。
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模块化设计
MMPose 将统一的人体姿态分析框架解耦成不同的模块组件，通过组合不同的模块组件，用户可以便捷地构建自定义的人体姿态分析模型。
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详尽的单元测试和文档
MMPose 提供了详尽的说明文档，API 接口说明，全面的单元测试，以供社区参考。
- 我们发布了 YOLOX-Pose，一个基于 YOLOX 的 One-Stage 多人姿态估计模型。更多信息敬请参阅 YOLOX-Pose 项目主页
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欢迎使用 MMPose 项目。在这里，您可以发现 MMPose 中的最新功能和算法，并且可以通过最快的方式与社区分享自己的创意和代码实现。向 MMPose 中添加新功能从此变得简单丝滑：
- 提供了一种简单迅捷的方式，将新的算法、功能和应用添加到 MMPose 中
- 更灵活的代码结构和风格，更少的限制，更简短的代码审核流程
- 通过独立项目的形式，利用 MMPose 的强大功能，同时不被代码框架所束缚
- 最新添加的项目包括：
- 从简单的 示例项目 开启您的 MMPose 代码贡献者之旅吧，让我们共同打造更好用的 MMPose！
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2022-04-06：MMPose v1.0.0 正式发布了，主要更新包括:
- 发布了 YOLOX-Pose，一个基于 YOLOX 的 One-Stage 多人姿态估计模型
- 基于 RTMPose 开发的 MMPose for AIGC，生成高质量骨架图片用于 Pose-guided AIGC 项目
- 支持 OpenPose 风格的骨架可视化
- 更加完善、友好的 文档和教程
请查看完整的 版本说明 以了解更多 MMPose v1.0.0 带来的更新!
MMPose v1.0.0 是一个重大更新，包括了大量的 API 和配置文件的变化。目前 v1.0.0 中已经完成了一部分算法的迁移工作，剩余的算法将在后续的版本中陆续完成，我们将在下面的列表中展示迁移进度。
迁移进度
| 算法名称 | 迁移进度 |
|---|---|
| MTUT (CVPR 2019) | |
| MSPN (ArXiv 2019) | done |
| InterNet (ECCV 2020) | |
| DEKR (CVPR 2021) | done |
| HigherHRNet (CVPR 2020) | |
| DeepPose (CVPR 2014) | done |
| RLE (ICCV 2021) | done |
| SoftWingloss (TIP 2021) | |
| VideoPose3D (CVPR 2019) | in progress |
| Hourglass (ECCV 2016) | done |
| LiteHRNet (CVPR 2021) | done |
| AdaptiveWingloss (ICCV 2019) | done |
| SimpleBaseline2D (ECCV 2018) | done |
| PoseWarper (NeurIPS 2019) | |
| SimpleBaseline3D (ICCV 2017) | in progress |
| HMR (CVPR 2018) | |
| UDP (CVPR 2020) | done |
| VIPNAS (CVPR 2021) | done |
| Wingloss (CVPR 2018) | |
| DarkPose (CVPR 2020) | done |
| Associative Embedding (NIPS 2017) | in progress |
| VoxelPose (ECCV 2020) | |
| RSN (ECCV 2020) | done |
| CID (CVPR 2022) | done |
| CPM (CVPR 2016) | done |
| HRNet (CVPR 2019) | done |
| HRNetv2 (TPAMI 2019) | done |
| SCNet (CVPR 2020) | done |
如果您使用的算法还没有完成迁移，您也可以继续使用访问 0.x 分支 和 旧版文档
关于安装的详细说明请参考安装文档。
我们提供了一系列简明的教程，帮助 MMPose 的新用户轻松上手使用：
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MMPose 的基本使用方法：
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对于希望基于 MMPose 进行开发的研究者和开发者：
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对于希望加入开源社区，向 MMPose 贡献代码的研究者和开发者：
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对于使用过程中的常见问题：
各个模型的结果和设置都可以在对应的 config（配置）目录下的 README.md 中查看。 整体的概况也可也在 模型库 页面中查看。
支持的算法
- DeepPose (CVPR'2014)
- CPM (CVPR'2016)
- Hourglass (ECCV'2016)
- SimpleBaseline3D (ICCV'2017)
- Associative Embedding (NeurIPS'2017)
- SimpleBaseline2D (ECCV'2018)
- DSNT (ArXiv'2021)
- HRNet (CVPR'2019)
- IPR (ECCV'2018)
- VideoPose3D (CVPR'2019)
- HRNetv2 (TPAMI'2019)
- MSPN (ArXiv'2019)
- SCNet (CVPR'2020)
- HigherHRNet (CVPR'2020)
- RSN (ECCV'2020)
- InterNet (ECCV'2020)
- VoxelPose (ECCV'2020)
- LiteHRNet (CVPR'2021)
- ViPNAS (CVPR'2021)
- Debias-IPR (ICCV'2021)
- SimCC (ECCV'2022)
支持的技术
- FPN (CVPR'2017)
- FP16 (ArXiv'2017)
- Wingloss (CVPR'2018)
- AdaptiveWingloss (ICCV'2019)
- DarkPose (CVPR'2020)
- UDP (CVPR'2020)
- Albumentations (Information'2020)
- SoftWingloss (TIP'2021)
- RLE (ICCV'2021)
支持的数据集
- AFLW [主页] (ICCVW'2011)
- sub-JHMDB [主页] (ICCV'2013)
- COFW [主页] (ICCV'2013)
- MPII [主页] (CVPR'2014)
- Human3.6M [主页] (TPAMI'2014)
- COCO [主页] (ECCV'2014)
- CMU Panoptic (ICCV'2015)
- DeepFashion [主页] (CVPR'2016)
- 300W [主页] (IMAVIS'2016)
- RHD [主页] (ICCV'2017)
- CMU Panoptic [主页] (ICCV'2015)
- AI Challenger [主页] (ArXiv'2017)
- MHP [主页] (ACM MM'2018)
- WFLW [主页] (CVPR'2018)
- PoseTrack18 [主页] (CVPR'2018)
- OCHuman [主页] (CVPR'2019)
- CrowdPose [主页] (CVPR'2019)
- MPII-TRB [主页] (ICCV'2019)
- FreiHand [主页] (ICCV'2019)
- Animal-Pose [主页] (ICCV'2019)
- OneHand10K [主页] (TCSVT'2019)
- Vinegar Fly [主页] (Nature Methods'2019)
- Desert Locust [主页] (Elife'2019)
- Grévy’s Zebra [主页] (Elife'2019)
- ATRW [主页] (ACM MM'2020)
- Halpe [主页] (CVPR'2020)
- COCO-WholeBody [主页] (ECCV'2020)
- MacaquePose [主页] (bioRxiv'2020)
- InterHand2.6M [主页] (ECCV'2020)
- AP-10K [主页] (NeurIPS'2021)
- Horse-10 [主页] (WACV'2021)
支持的骨干网络
- AlexNet (NeurIPS'2012)
- VGG (ICLR'2015)
- ResNet (CVPR'2016)
- ResNext (CVPR'2017)
- SEResNet (CVPR'2018)
- ShufflenetV1 (CVPR'2018)
- ShufflenetV2 (ECCV'2018)
- MobilenetV2 (CVPR'2018)
- ResNetV1D (CVPR'2019)
- ResNeSt (ArXiv'2020)
- Swin (CVPR'2021)
- HRFormer (NIPS'2021)
- PVT (ICCV'2021)
- PVTV2 (CVMJ'2022)
我们将跟进学界的最新进展，并支持更多算法和框架。如果您对 MMPose 有任何功能需求，请随时在 MMPose Roadmap 中留言。
我们非常欢迎用户对于 MMPose 做出的任何贡献，可以参考 贡献指南 文件了解更多细节。
MMPose 是一款由不同学校和公司共同贡献的开源项目。我们感谢所有为项目提供算法复现和新功能支持的贡献者，以及提供宝贵反馈的用户。 我们希望该工具箱和基准测试可以为社区提供灵活的代码工具，供用户复现现有算法并开发自己的新模型，从而不断为开源社区提供贡献。
如果您觉得 MMPose 对您的研究有所帮助，请考虑引用它：
@misc{mmpose2020,
title={OpenMMLab Pose Estimation Toolbox and Benchmark},
author={MMPose Contributors},
howpublished = {\url{https://github.com/open-mmlab/mmpose}},
year={2020}
}该项目采用 Apache 2.0 license 开源协议。
- MMEngine: OpenMMLab 深度学习模型训练基础库
- MMCV: OpenMMLab 计算机视觉基础库
- MIM: OpenMMlab 项目、算法、模型的统一入口
- MMClassification: OpenMMLab 图像分类工具箱
- MMDetection: OpenMMLab 目标检测工具箱
- MMDetection3D: OpenMMLab 新一代通用 3D 目标检测平台
- MMRotate: OpenMMLab 旋转框检测工具箱与测试基准
- MMSegmentation: OpenMMLab 语义分割工具箱
- MMOCR: OpenMMLab 全流程文字检测识别理解工具包
- MMPose: OpenMMLab 姿态估计工具箱
- MMHuman3D: OpenMMLab 人体参数化模型工具箱与测试基准
- MMSelfSup: OpenMMLab 自监督学习工具箱与测试基准
- MMRazor: OpenMMLab 模型压缩工具箱与测试基准
- MMFewShot: OpenMMLab 少样本学习工具箱与测试基准
- MMAction2: OpenMMLab 新一代视频理解工具箱
- MMTracking: OpenMMLab 一体化视频目标感知平台
- MMFlow: OpenMMLab 光流估计工具箱与测试基准
- MMEditing: OpenMMLab 图像视频编辑工具箱
- MMGeneration: OpenMMLab 图片视频生成模型工具箱
- MMDeploy: OpenMMLab 模型部署框架
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