文章介绍了如何在MMPose框架中基于HRNet实现SimDR（现称SimCC），这是一种将姿态估计的Heatmap方法转换为分类的方法，能提高效率并减少显存占用。作者详细阐述了在配置文件、数据预处理流水线、检测头以及损失函数等方面的修改步骤，包括新增参数、修改检测器类型、替换检测头和损失函数以及调整数据预处理流程。
github代码已经上传：mmpose_simDR
SimDR（现在已经改名叫SimCC，后文还是称SimDR）将姿态估计的Heatmap方法转换为分类方法，在HRNet上实现了涨点，并且减小了显存占用。作者已经在github上开源了代码，但是在MMPose上目前还没有实现，所以本篇文章就使用HRNet在MMPose上实现SimDR。
SimDR原文： Is 2D Heatmap Representation Even Necessary for Human Pose Estimation?
SimDR开源代码：SimCC
因为在MMPose上修改的部分较多，所以文章会分为以下几个部分：
- 配置文件篇：因为MMPose使用了配置文件（.py）来进行各种参数的设置，所以我们先将会用到的参数先在配置文件中给出，方便后面修改代码时的调用与理解；
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