摘要
今天，学习RTMPose关键点检测实战。教大家如何安装安装MMDetection和MMPose。
实战项目以三角板关键点检测场景为例，结合OpenMMLab开源目标检测算法库MMDetection、开源关键点检测算法库MMPose、开源模型部署算法库MMDeploy，全面讲解项目全流程：
数据集：Labelme标注数据集、整理标注格式至MS COCO
目标检测：分别训练Faster R CNN和RTMDet-Tiny目标检测模型、训练日志可视化、测试集评估、对图像、摄像头画面预测
关键点检测：训练RTMPose-S关键点检测模型、训练日志可视化、测试集上评估、分别对“图像、视频、摄像头画面”预测
模型终端部署：转ONNX格式，终端推理
引言
耳朵穴位是中医针灸的重要组成部分，准确定位耳朵穴位对于针灸治疗和健康监测具有重要意义。传统的耳朵穴位检测方法依赖于人工标记，效率低下且容易受到人为因素的影响。随着深度学习和计算机视觉技术的发展，基于图像的自动化穴位检测方法逐渐成为研究热点。
RTMPose是一种基于深度学习的姿态估计模型，具有较高的精度和鲁棒性。本文提出了一种结合RTMPose和检测技术的耳朵穴位关键点检测方法，通过引入先进的图像处理算法，实现对耳朵穴位的自动化检测和定位。
项目最终完成展示图
安装MMPose
安装虚拟环境
教程没有新建虚拟环境，我建议大家安装的时候，新建虚拟环境，执行命令：
conda create --name mymm python=3.7
然后，会安装一些必要的安装包。等待安装完成即可。
安装完成后，激活虚拟环境，执行命令：
ubuntu执行命令：
conda activate mymm
Windows环境执行命令：
activate mymm
如果是Windows环境，无法激活虚拟环境参考：
https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/120514255
安装pytorch
安装pytorch，要结合自己的硬件和Cuda版本。比如我的CUDA版本是11.7的，需要寻找支持11.7版本的pytorch。
打开网站：https://pytorch.org/，选择历史版本，根据自己的型号选择相应的下载即可。
执行命令：
pip3 install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu118
安装MMCV
使用openmim安装mmengine、mmcv和mmdet，执行命令：
pip install -U openmim
mim install mmengine
mim install 'mmcv==2.0.0rc3'
mim install "mmdet>=3.0.0rc6"
安装其他的安装包
pip install opencv-python pillow matplotlib seaborn tqdm pycocotools -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
下载 MMPose
使用git下载MMPose代码，Windows需要单独安装git命令，链接：https://git-scm.com/download/win。
安装完成后执行Git命令：
git clone https://github.com/open-mmlab/mmpose.git -b tutorial2023
检查环境是否配置成功
然后使用Pycharm打开。
安装必要的包，执行命令：
mim install -e .
检查环境配置，首先检查pytorch，执行代码：
# 检查 Pytorch
import torch, torchvision
print('Pytorch 版本', torch.__version__)
print('CUDA 是否可用',torch.cuda.is_available())检查mmcv：
# 检查 mmcv
import mmcv
from mmcv.ops import get_compiling_cuda_version, get_compiler_version
print('MMCV版本', mmcv.__version__)
print('CUDA版本', get_compiling_cuda_version())
print('编译器版本', get_compiler_version())检查mmpose：
# 检查 mmpose
import mmpose
print('mmpose版本', mmpose.__version__)最终结果如下图所示：
一切OK！！！
本期项目最终展示图：
结论
本文提出了一种基于RTMPose和检测技术的耳朵穴位关键点检测方法，具有较高的精度和鲁棒性。实验结果验证了方法的有效性和实用价值。未来研究可以进一步优化模型结构，提高检测速度和精度，并应用于实际的中医针灸和健康监测中。（本期博客详细介绍了基于RTMPose和MMDetection的耳朵穴位关键点检测项目的环境配置步骤，下一期将继续讲解项目的具体运行过程，敬请期待，我正在加紧编写中）
![[Docker][Docker Volume]详细讲解](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/8a1a340f6ef446b6bfbca9f170111789.png)