Scale-Sensitive Representation for Multi-Person Pose Estimation 尺度感知的多人姿态估计SSR-Pose
在HigherHRNet的基础上，加入变形卷积的概念，增强模型尺度感知力。
- 建议事先参考mmpose官网，了解代码库脉络，并安装好mmcv和mmpose。
注意：这个mmpose的版本为0.16.0，可以在./mmpose/version.py里查看。为确保减少安装成本，建议去回看旧版本对应的官方文档。
- 安装教程类似，本库的
./requirements里将所有github链接替换成gitee，网速更快，可以下载替换。 - analyze分支里提供coco-analyze误差分析工具及部分结果，可能需要额外下载LaTeX编辑器来获得较好阅读体验的分析报告。
除官方教程外，建议自行下载的工具：
- tensorboardX 便于实时观察训练效果；
- cocoapi 适配coco数据集；
- LaTeX 编辑器，Linux/macOS建议下载TexLive、Windows建议TeXStudio。
- 建议参照mmpose官网的中文教程，不嫌弃的话也可以看看我曾经写过的知乎专栏人体姿态咕咕或者CSDN文章，了解一下代码库大概结构和使用方式等。
- 关于方法的集成和修改集中在
./configs里面，比如./configs/body/2d_kpt_sview_rgb_img/associative_embedding/coco/里面储存用coco数据集做bottom-up系列2d人体姿态估计的算法。 - 关于模块的修改集中在
./mmpose内的所有小文件夹里，举个例子./mmpose/models/backbones/dcn_adaptive.py就是在dcn的基础上尝试加入adaptive方法的小模块。 - 如果想调用修改后的模块方法，需要事先注册，比如
./mmpose/models/backbones/__init__.py里面替换或重新指定。
注意此类文件不止一个，建议通过vscode代码调试，摸清代码运行逻辑后，再逐个击破。
- 关于输出训练中间结果，建议使用代码调试，手动在调试区，添加输出代码，不破坏整个运行逻辑。
- 关于可视化出测试demo图片和视频，需要修改的文件主要集中在
./tests/和./demo/bottom_up_img_demo.py附近，比如./tests/data/ablation_study/test_coco_lan.json，这部分相关的可以参考官方文档。 - 关于训练相关的，由于没找到支持可变形卷积的参数量计算函数，而mmpose提供的代码无法正确估算，所以只用运行时间做参考。相关类似的分析工具主要集中在
./tools/analysis/get_flops.py附近，可以自行摸索。
- 非计算机科班出身，代码习惯不好，加上时间紧迫，许多代码没有良好注释习惯。如果大家看不懂别来找我，我毕业了啥都不记得了。
- 可以看看mmpose官网的更新迭代，这方法比较简单粗暴和陈旧，现在有好多新的backbone和trick面世，值得寻求更好的思路。
- 写博客是因为有非常多的网络大佬帮助过我，有一句话是说“初学者才是初学者最好的老师”，就是一种同学的感觉。希望我这几年没白干，能帮到一些朋友就是帮到！
- 如果你关心的话，我现在不搞算法，去做文书工作了。计算机视觉让我知道了自己非常擅长写文书，虽然这篇Readme写的有点粗糙，但是肯定比代码写得好。润了。