摘要：      这个大数据训练发展较快，各种版本问题，不太好匹配，仅是安装就会大费周章。本文图文并茂的描述了一种成功的安装方式。仅供参考。       使用的win版本是win11，英伟达显卡是GeForce GTX 1660 SUPER。 1.cuda版本选择  通过上图可以查询到驱动程序版本是555.85 1. CUDA 12.5 Release Notes — Release

目录 前言一、RTMO推理(Python)1. RTMO预测2. RTMO预处理3. RTMO后处理4. RTMO推理 二、RTMO推理(C++)1. ONNX导出2. RTMO预处理3. RTMO后处理4. RTMO推理 三、RTMO部署1. 源码下载2. 环境配置2.1 配置CMakeLists.txt2.2 配置Makefile 3. ONNX导出4. engine生成5. 源码修改6

当使用单卡训练时运行命令：python tools/train.py ${CONFIG_FILE} [ARGS]是可以跑通的，但是使用官方提供的：bash ./tools/dist_train.sh ${CONFIG_FILE} ${GPU_NUM} [PY_ARGS]进行单机多卡训练时却报如下错误： ....torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of m

目录 自己整理的可以跑通的代码： 图片demo： 检测加关键点 自己整理的可以跑通的代码： 最强姿态模型 mmpose 使用实例-CSDN博客 图片demo： python demo/image_demo.py \tests/data/coco/000000000785.jpg \configs/body_2d_keypoint/topdown_heatmap/coco/td

基本思想：喜提一块爱芯元智芯片，记录一下开发过程，还是先参考，然后在消化、理解、创造， 实验数据链接: https://pan.baidu.com/s/1UyO-cGeq9d6DI_SEPy4ZFg?pwd=kqfp 提取码: kqfp    一、下载镜像，进行刷机，使用官方固件 链接：https://pan.baidu.com/s/1unJJEjm56qOX9pkixK0dtA?pw

文章目录 摘要什么是人体姿态估计3D 姿态估计人体参数化模型下游任务2D姿态估计多人姿态估计：自顶向下方法基于回归的自顶向下方法基于热力图的自顶向下方法 多人姿态估计：自底向上方法单阶段方法基于Transformer的方法小结 3D姿态估计评估指标 Dense Pose 人体表面参数化总结 摘要 本节内容: 人体姿态估计的介绍与应用2 D 姿态估计 自顶向下方法自底向上方法单阶