deep-high-resolution-net.pytorch

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健身动作计数、运动姿态分析、AR 虚拟形象以及手势交互这类应用，都离不开从图像或视频里准确找到人体关节位置。这个仓库是 HRNet 的 PyTorch 官方实现，HRNet 出自 2019 年 CVPR 论文，后来成了姿态估计领域被广泛引用的基准方法。它的核心思路不是像多数老方法那样先降分辨率再恢复，而是在整个网络里始终保留一路高分辨率特征流，因此关键点定位非常精细。仓库里带了 COCO 和 MPII 两个关键点数据集的训练与评估代码、预训练模型，还有能直接跑自己图片的推理 demo，读完论文很快就能上手跑出结果。另外代码把数据加载、模型定义、训练逻辑拆得清清楚楚，想搞懂现代自上而下姿态估计流程怎么搭，这也是份很实在的学习材料。