mmaction 、mmpose、rtmo和rtmpose

1，RTMO 与 RTMPose

RTMO 与 RTMPose 都是基于 MMPose 框架开发的人体姿态估计算法，MMPose 为二者提供了基础架构、数据处理工具、训练和评估等一系列支持，使得它们能够更高效地实现人体姿态估计任务

性能对比与互补：
- 精度方面：在多人密集场景下，RTMO 在 CrowdPose 数据集上取得了 83.8 的 AP，较以往最佳模型提升 5.3 AP，达到了和 RTMPose 差不多的精度，在 OCHuman 数据集上同样取得了当前最高的精度，在精度上展现出了很强的竞争力，能够很好地满足对姿态估计精度要求较高的场景12.
- 速度方面：RTMO 是单阶段模型，其速度受画面中的人数的影响可以忽略不计，相比之下，RTMPose 作为二阶段 top-down 架构的模型，随着画面中人数的增加，速度会有所下降。在相同精度要求下，当画面中人数超过 4 (CPU)/2 (GPU) 时，RTMO 的推理速度就已经超越了 RTMPose，在实时性要求高且人数较多的场景中，RTMO 更具优势12.
应用集成：在 OpenXLab 应用平台上的 RTMPose 应用集成了 RTMO，用户无需本地安装，在浏览器中就能在线使用 RTMO 处理图像、视频，这种集成方式丰富了 RTMPose 应用的功能，同时也为用户提供了更便捷的使用体验，能够一站式地满足用户对于不同人体姿态估计算法的需求12.
推理库支持：rtmlib 作为一个轻量推理库，同时支持 RTMPose 全系列官方及衍生模型，包括 RTMO 等。这意味着开发者可以使用 rtmlib 轻松地对 RTMO 和 RTMPose 等模型进行推理和部署，无需安装 mmcv、mmengine、mmpose 等一系列训练库，只需有 opencv 即可进行推理，大大简化了开发流程，降低了使用门槛126.
RTMO和RTMPose都适用于需要实时姿态估计的应用场景，如体育分析、增强现实等。RTMO由于其高效性和高精度，特别适合于需要快速响应的多人密集场景‌。

MMAction2 进行动作识别与视频分析主要包括以下几个方面：

环境搭建

首先需要确保已经安装了 Python 和 Git，然后通过 pip 安装依赖项，如conda create -n mmaction2 python=3.7创建虚拟环境并激活，再执行pip install -r requirements.txt安装相关依赖3 。
也可以选择使用 Docker 镜像的方式搭建环境，在 docker 目录下执行docker build -t mmaction2.创建镜像，解决可能出现的 GPG error 等问题后，即可通过镜像启动容器来使用 MMAction21.

数据准备

标注数据：对于动作识别任务，需要准备带有动作类别标注的视频数据或图像帧数据。例如，Kinetics、Something-Something 等常用数据集都可以作为训练和测试数据，并且 MMAction2 提供了对这些数据集的支持，方便用户直接使用147.
数据预处理：MMAction2 提供了丰富的数据预处理工具，包括视频的裁剪、缩放、归一化等操作，以及对图像帧的采样、增强等方法，以提高数据的质量和多样性，增强模型的泛化能力7.

模型选择与配置

选择预训练模型：MMAction2 提供了超过 200 个预训练模型，涵盖了多种经典和先进的网络架构，如 C3D、TSN、I3D、VideoSwin、VideoMAE 等。用户可以根据具体的任务需求和数据特点选择合适的预训练模型，如对于较小的数据集，可以选择相对简单的模型如 TSM 作为预训练模型，然后在自己的数据集上进行微调，以加快训练速度并提高性能149.
模型配置文件修改：根据选择的模型和具体任务，需要对相应的配置文件进行修改。配置文件中包含了模型的结构参数、训练参数、数据路径等信息，用户可以根据自己的数据集和硬件环境进行调整，如修改数据的输入尺寸、批量大小、学习率、训练轮数等145.

模型训练

执行训练脚本：通过运行tools/train.py脚本开始训练模型，在该脚本的main()函数中会调用train_model()函数来生成 runner，并执行runner.run()开始训练过程5.
训练过程监控：在训练过程中，可以通过配置文件中的日志设置来监控训练的进度和性能指标，如损失值、准确率等。MMAction2 支持使用多种日志记录工具，如 TensorBoard 等，方便用户直观地查看训练过程中的变化趋势，并根据这些信息及时调整训练参数57.

动作识别与视频分析推理

单视频推理：对于单个视频的动作识别，可以使用demo/demo.py脚本进行推理。首先需要下载对应的模型配置文件和权重文件，然后指定测试视频和标签文件，即可得到视频中动作的识别结果。例如，执行命令python demo/demo.py tsn_imagenet-pretrained-r50_8xb32-1x1x8-100e_kinetics400-rgb.py tsn_imagenet-pretrained-r50_8xb32-1x1x8-100e_kinetics400-rgb_20220906-2692d16c.pth demo/demo.mp4 tools/data/kinetics/label_map_k400.txt，即可对demo.mp4视频进行动作识别，并返回 TOP5 的结果1.
多视频帧图推理：如果是多视频帧图的推理，需要选用支持该功能的版本，如 v0.24.1，并按照固定的命名格式准备好图片数据，如img_00001.jpg、img_00002.jpg等，然后通过修改推理命令中的参数来进行多帧图的推理1.
视频分析应用：除了简单的动作识别，MMAction2 还可以应用于更复杂的视频分析任务，如时序动作检测、时空动作检测等。通过对视频中动作的时间和空间信息进行分析，可以实现对视频内容的更深入理解，例如在智能监控领域，可以实时检测异常行为的发生时间和位置，提高监控系统的智能化水平124

用 MMPose 来辅助 MMAction 进行动作分析

使用 MMPose 来辅助 MMAction 进行动作分析，主要可以通过以下几个步骤实现：

人体检测与姿态估计：
- 首先，使用 MMPose 进行人体检测和姿态估计。MMPose 提供了多种预训练模型，可以检测图像或视频中的人体，并估计人体的骨骼关键点。这些关键点信息可以用来识别人体的姿态和动作。
动作识别：
- 接着，将 MMPose 输出的骨骼关键点数据作为输入，使用 MMAction 进行动作识别。MMAction 支持基于骨骼的动作识别，可以识别视频中的特定动作。
时空动作检测：
- MMAction 还支持时空动作检测，这可以通过结合 MMPose 提供的骨骼关键点信息和 MMAction 的时空动作检测模型来实现，从而识别视频中的动作发生的时间点和空间位置。
数据流水线集成：
- 在 MMAction2 的数据流水线中，可以集成 MMPose 的预处理步骤，包括视频解码、视频尺寸调整、视频裁剪和视频打包等，以便将视频数据转换为适合动作分析的格式。
模型训练与推理：
- 使用 MMPose 和 MMAction 提供的预训练模型进行推理，或者在自定义数据集上训练模型。MMAction2 提供了丰富的预训练模型和训练脚本，可以方便地进行模型训练和推理。
视频结构化：
- 通过结合 MMPose 和 MMAction，可以对视频进行结构化分析，提取视频中的关键动作信息，例如使用 Faster RCNN 作为人体检测器，HRNetw32 作为人体姿态估计模型，PoseC3D 作为基于人体姿态的动作识别模型。
代码实现：
- 在实际应用中，可以通过编写代码来实现上述步骤。例如，使用 MMPose 检测视频中的人体并估计骨骼关键点，然后将这些信息输入到 MMAction 中进行动作识别。

通过这些步骤，MMPose 和 MMAction 可以协同工作，提供强大的视频理解和动作分析能力。这种结合使用 MMPose 和 MMAction 的方法，可以提高动作识别的准确性，并为视频内容分析提供更丰富的信息。

MMPose和RTMPose的关系

MMPose和RTMPose的关系是OpenMMLab开发的两个不同的姿态估计算法库，它们在功能和应用场景上有所不同。‌

MMPose是OpenMMLab开发的一个开源库，集成了多种先进的人体姿态估计算法，支持单人/多人、2D/3D场景。其模块化设计易于扩展，提供预训练模型和丰富的工具，适用于运动分析、健康监控等领域‌1。

RTMPose是MMPose的一种实时版本，专门用于在视频流中实时估计多个人的身体姿势。RTMPose采用了一种称为MoCo v2的无监督学习方法，以提高姿态估计的准确性和速度。其主要特点包括实时性、支持多人、鲁棒性和可扩展性。RTMPose适用于需要实时分析的应用场景，如体育分析、游戏开发和虚拟现实等‌2。

实际应用场景

‌体育分析‌：RTMPose可以在体育比赛中实时监控运动员的姿势，确保比赛的公平性和安全性。
‌游戏开发‌：在游戏开发中，RTMPose可以用于创建更真实的角色动画和交互体验。
‌虚拟现实‌：在虚拟现实应用中，RTMPose能够提供实时的多人姿态估计，增强用户体验‌

openmmlab 03 RTMDet、RTMPose

安装MMDetection和MMPose两个OpenMMLab开源计算机视觉算法库。
MMDetection用于训练目标检测算法。MMPose用于训练姿态估计和关键点检测算法，包括RTMPose。
采用自顶向上的方法，识别精度更高，最终效果更好
步骤总结起来就是
通过 MMDetection 训练 RTMDet 检测需要分析关键点的目标, 例如三角板和人耳
通过 MMPose 训练 RTMPose 分析关键点

rtmo和rtmpose是什么关系

‌RTMO和RTMPose是MMPose项目中的两个不同的姿态估计模型，它们之间的关系主要体现在技术改进和功能扩展上。‌

RTMPose是一个基于二阶段架构的实时多人姿态估计模型，尽管它在速度和精度之间取得了较好的平衡，但在多人场景下，其推理时间会随着画面中人数增加而延长，难以实现实时推理‌1。为了解决这一问题，MMPose团队推出了RTMO，这是一个基于YOLO架构的单阶段姿态估计框架。RTMO通过使用双一维Heatmap来表示关键点，实现了与自顶向下方法相当的准确度，同时保持了高速度。RTMO在单阶段姿态估计器中超过了最先进的方法，在COCO数据集上实现了更高的AP，并且在多人密集场景中表现优异‌23。