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用亲手运行、亲手测量的数据来写 Kubernetes、DevOps 与 MLOps · 1 篇
人体姿态 2：ViTPose、RTMPose 的 SimCC 与 RTMO —— 在实时性与准确率之间抉择
在第七篇的热力图之后，我们来看看姿态估计的三个分支。这包括：将大型 ViT 通过 MAE 进行预训练、几乎可以省去解码器的 ViTPose（追求准确率的极致）；将坐标转换为两个 x·y 一维分类的 SimCC，以及在此基础上逐步叠加训练技巧、甚至能在手机上运行的 RTMPose（追求速度）；以及无需人体检测器、一次性解出多人的 RTMO。我们用 numpy 直接计算了 SimCC 的标签（呈高斯分布扩散的 1D 分布）、损失（KL）、温
2026-10-17 · 15 分钟阅读 #비전 모델#자세 추정#ViTPose#SimCC#RTMPose