MMPose模型部署实战指南：从精简到多平台部署-优快云博客

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MMPose模型部署实战指南：从精简到多平台部署

mmpose OpenMMLab Pose Estimation Toolbox and Benchmark. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmpose

引言

在计算机视觉领域，姿态估计是一项基础且重要的任务。MMPose作为OpenMMLab生态中的姿态估计算法库，提供了丰富的模型和算法。但在实际应用中，我们往往需要将训练好的模型部署到不同平台。本文将详细介绍如何对MMPose模型进行精简和跨平台部署。

模型精简：减小体积提升效率

训练过程中保存的模型检查点(checkpoint)通常包含大量冗余信息，如优化器状态、训练参数等。这些信息对于模型推理是不必要的，因此我们需要进行模型精简。

MMPose提供了专门的工具来进行模型精简：

python tools/misc/publish_model.py input_model.pth output_model.pth

精简后的模型具有以下特点：

体积显著减小（通常可缩小50%以上）
只保留模型结构和权重参数
文件名自动添加时间戳和哈希值，便于版本管理

跨平台部署方案

MMDeploy简介

MMDeploy是OpenMMLab生态中的模型部署工具箱，它为MMPose等算法库提供统一的部署体验。主要特点包括：

支持多种推理后端：ONNX Runtime、TensorRT、ncnn等
提供模型转换工具链
支持模型量化和优化
统一的API接口

支持的模型和平台

MMPose中多种模型都支持跨平台部署，包括但不限于：

| 模型架构 | 任务类型 | ONNX | TensorRT | ncnn | OpenVINO | CoreML | |---------|---------|------|----------|------|----------|--------| | HRNet | 姿态估计 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | | LiteHRNet | 姿态估计 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | | RTMPose | 姿态估计 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |

实战：模型转换与部署

环境准备

在进行模型转换前，需要确保已安装：

MMPose及其依赖
MMDeploy
目标后端的运行时环境（如TensorRT、ONNX Runtime等）

模型转换流程

MMDeploy提供了统一的转换工具tools/deploy.py，基本命令格式如下：

python tools/deploy.py \
    ${部署配置文件} \
    ${模型配置文件} \
    ${模型权重文件} \
    ${测试图片} \
    --work-dir ${输出目录} \
    --device ${设备类型}

关键参数说明

部署配置文件：指定目标平台和转换参数
模型配置文件：原始模型的训练配置
模型权重文件：训练好的模型权重
测试图片：用于验证转换结果的样例图片

RTMPose模型转换示例

转换为ONNX格式

python tools/deploy.py \
    configs/mmpose/pose-detection_simcc_onnxruntime_dynamic.py \
    ../mmpose/projects/rtmpose/rtmpose-m_8xb256-420e_coco-256x192.py \
    rtmpose-m.pth \
    demo.jpg \
    --work-dir rtmpose-ort \
    --device cpu

转换为TensorRT格式

python tools/deploy.py \
    configs/mmpose/pose-detection_simcc_tensorrt_dynamic-256x192.py \
    ../mmpose/projects/rtmpose/rtmpose-m_8xb256-420e_coco-256x192.py \
    rtmpose-m.pth \
    demo.jpg \
    --work-dir rtmpose-trt \
    --device cuda:0

高级选项

如果需要启用TensorRT的FP16模式，可以修改部署配置文件：

backend_config = dict(
    type='tensorrt',
    common_config=dict(
        fp16_mode=True  # 启用FP16加速
    ))

模型性能评估

推理速度测试

MMDeploy提供了profiler工具来评估模型性能：

python tools/profiler.py \
    configs/mmpose/pose-detection_simcc_onnxruntime_dynamic.py \
    ../mmpose/projects/rtmpose/rtmpose-m_8xb256-420e_coco-256x192.py \
    test_images/ \
    --model end2end.onnx \
    --shape 256x192 \
    --device cpu \
    --warmup 50 \
    --num-iter 200

输出结果包含详细的性能指标：

平均/最小/最大延迟
帧率(FPS)
不同百分位的性能表现

精度验证

确保转换后的模型保持原始精度至关重要：

python tools/test.py \
    configs/mmpose/pose-detection_simcc_onnxruntime_dynamic.py \
    ../mmpose/projects/rtmpose/rtmpose-m_8xb256-420e_coco-256x192.py \
    --model rtmpose_m.pth \
    --device cpu