采用ncnn框架在android手机上部署人体姿态估计模型,模型方法是自上而下的。
人体检测器采用的是yolox,借鉴了yolox-ncnn的实现(其实就是直接拿来当人体检测器),感谢大佬!具体配置也可以参考一下,这里都配好了。
模型文件可以采用别的姿态估计模型。这里是对MSPN的模型进行了轻量化处理,然后再COCO数据集上进行训练得到的轻量级模型。
在红米K30pro(骁龙865)上可以达到十几帧的速度(CPU),单独的yolox可以达到25FPS,目前只实现了同步处理,也就是yolox执行完之后再进行姿态估计,后续可能会考虑改成异步,进一步提升帧率。
在坤坤的篮球视频上测了一波,感觉还不错?望粉丝轻喷