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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 1.5 以上的版本。
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。
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）。
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 数据集准备。
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。
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。
MMPose 依赖 PyTorch 和 MMCV，以下是安装的简要步骤。 更详细的安装指南请参考 install.md。
conda create -n open-mmlab python=3.8 pytorch=1.10 cudatoolkit=11.3 torchvision -c pytorch -y
conda activate open-mmlab
pip3 install openmim
mim install mmcv-full
git clone https://github.com/open-mmlab/mmpose.git
cd mmpose
pip3 install -e .
请参考 getting_started.md 了解 MMPose 的基本使用。 MMPose 也提供了其他更详细的教程:
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。
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。
MMPose 在主流关键点检测基准 COCO 上达到了优越的模型精度和训练速度。
详细信息可见 基准测试(英文)。
我们总结了 MMPose 中主要模型的复杂度信息和推理速度，包括模型的计算复杂度、参数数量，以及以不同的批处理大小在 CPU 和 GPU 上的推理速度。
详细信息可见 模型推理速度。
请参考 data_preparation.md（英文） 进行数据集准备。
请参考 FAQ 了解其他用户的常见问题。
我们非常欢迎用户对于 MMPose 做出的任何贡献，可以参考 CONTRIBUTION.md 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。
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