qq_21532607的博客

注意，如果你想使用SDK进行C++的推理，请直接跳到第5步，自定义算子跟SDK会一起编译这里使用的是上一篇文章的mmdeploy1.0代码。但是github上已经更新了1.1版本，这里使用git push更新代码到了1.1版本。如果你没有mmdeploy，请参考我的上一篇文章。上一篇文章的mmdeploy使用的是预编译包，而官方的预编译包中没有ncnn自定义算子，所以这我们要自己编译mmdeploy的自定义算子。cd build。

除此之外，mmpose更新了yolox-pose和一个对于topdown方法来说过于超前的RTMPose（为什么说它超前，因为官方说它不仅有很高的精度，并且在1660ti上的推理速度能达到400+FPS，cpu上能达到100+FPS！详情见废话不多说，下面就进行一下MMPose1.x版本的安装体验。

这是在mmpose实现SimDR的part.4检测器部分。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。

这是在mmpose上实现SimDR的part.3检测头部分。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。

这是在mmpose上实现SimDR的Part.2流水线部分。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。