RTMPose:重新定义多人姿态估计的“实时”标准!

【导读】

实时多人姿态估计一直是计算机视觉领域的"性能炼金术":要在精度、速度、部署成本之间找到最优解,并不容易。而由上海人工智能实验室提出的 RTMPose 正式打破这一平衡难题:它在移动端能跑出 70+ FPS,在中端显卡上飙到 430 FPS,精度还能稳居主流SOTA行列!>>更多资讯可加入CV技术群获取了解哦


一、姿态估计为什么重要?

从街头健身镜到智能健身App,从VTuber虚拟主播到自动驾驶行人检测,从远程医疗到工厂行为监管......人体姿态估计正逐步成为"人机理解"的核心组件。尤其是多人场景,复杂交互、遮挡、快速移动等问题让实时系统难以承受。

传统的高精度方法如HRNet、ViTPose虽然准确,但耗时大、难以部署。轻量化模型如BlazePose、MoveNet虽快,但精度不够。

这时,RTMPose来了,它几乎用一套系统横扫"精度-速度-部署"三角困境。


二、RTMPose 是什么?

RTMPose 是由上海人工智能实验室联合 OpenMMLab 团队开发的实时多人2D姿态估计模型系列 ,它的设计初衷非常明确:为真实工业/边缘设备场景提供更快、更准、更轻量的人体关键点检测方案。

很多传统的姿态估计模型,如 HRNet、SimpleBaseline 等虽然精度高,但它们存在严重的工程化问题:

  • 推理速度慢(尤其在 CPU/移动端);
  • 模型参数大,内存与功耗压力高;
  • 部署复杂,热图后处理流程难以适配工业系统。

而 RTMPose 从底层架构到输出方式都进行了重构与优化,真正做到了"为落地而生":

Top-Down 结构 + 高效检测器组合

RTMPose 采用Top-Down 结构:先使用轻量检测器(如 YOLOv3、RTMDet)框出人,再对每个框进行单人姿态估计。

这种方式有两个优势:

  • 在多人体不密集的常见场景下,比 Bottom-Up 方法更快、更准;
  • 可与任意检测器组合,适配不同平台算力和精度要求。

SimCC:不再用热图,姿态预测也能"分类"做

传统姿态估计一般使用热图(heatmap)回归来预测关键点位置,这种方式虽然直观,但在推理时计算量大、部署困难。

RTMPose 引入SimCC(Simple Coordinate Classification)算法 ,直接将 x/y 方向的坐标预测任务转为分类问题

  • 将图像空间离散为多个坐标 bin,每个坐标用 Softmax 分类预测;
  • 使用 Gaussian soft labels 进行优化,精度高,误差低;
  • 完全去除热图生成与上采样过程,大幅降低推理耗时与显存需求。

CSPNeXt 主干网络:为速度与推理而优化的骨架

RTMPose 不再使用大而复杂的分类网络(如 ResNet),而是基于目标检测领域高效的 CSPNeXt 架构进行设计:

  • 源自 RTMDet 的轻量主干;
  • 强调高分辨率、低延迟、易部署;
  • 支持不同模型尺寸(RTMPose-t/s/m/l/x),覆盖从移动端到服务器的全平台需求。

Gated Attention Unit(GAU):轻量也能有长程依赖感知

姿态估计任务中,关节间的结构关系非常关键。为了解决 lightweight 模型表达能力不足的问题,RTMPose 在头部引入了 GAU(门控注意力单元)模块:

类似 Transformer 的注意力机制,但更轻、更快;

有效建模关键点之间的空间结构;

训练和推理时几乎不增加延迟。

全面优化的训练策略:强-弱增强+正则化技巧

RTMPose 不仅结构轻量,训练策略也非常讲究:

  • 两阶段数据增强:前期使用强随机裁剪、Cutout 等策略防止过拟合,后期微调阶段使用轻增强提高稳定性;
  • 使用 EMA、层归一化不施加 weight decay 等 trick 进一步提升训练效果;
  • 支持多数据集预训练(如 COCO + AIC),可在平台上灵活选择。

支持多后端部署:PyTorch / ONNX / TensorRT / ncnn / RKNN

RTMPose 是 OpenMMLab 开源生态的一部分,天然支持通过 MMDeploy 工具部署到各种推理后端:

  • ONNX:适配大多数通用深度学习框架;
  • TensorRT:适配 NVIDIA 高性能部署;
  • NCNN、RKNN:适配 ARM / 嵌入式硬件;
  • 支持 INT8 / FP16 量化,性能进一步提升。

RTMPose 不是"实验室炫技模型",它是真正为"工程化部署"打造的实用模型。


三、实验结果:轻量又强悍

在COCO val2017数据集的表现:

而在 Snapdragon 865(移动芯片) 上:

简而言之:一台主流中端设备就能流畅运行,毫无压力!

与主流姿态模型对比,有哪些优势?

结论很简单:RTMPose 是真正落地友好的方案!

Coovally平台一键体验RTMPose

Coovally已集成RTMPose-S模型

用户可直接一键调用,无需任何开发环境或配置流程。

此外,Coovally还提供:

  • 训练过程可视化(AP曲线、Loss曲线、预测可视图)
  • 支持继续训练、模型版本管理、模型导出
  • 模型测试一键部署(支持Web部署/边缘设备部署)
  • 多任务类型切换支持:关键点检测、多目标跟踪、多模态3D检测等

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平台链接:www.coovally.com

你只需专注在"训练数据和业务逻辑",其余繁琐工作,交给平台!


四、典型应用场景

  • 健身动作纠正系统: 采集用户动作姿态,实时对比标准姿态。
  • 安防场景下的异常行为识别: 识别站立、跌倒、奔跑、打斗等姿态。
  • 工业机器人协作: 监测工人姿态与机器位置,保障人机安全协作。
  • 手机端AI健身、跳舞评分App: 使用Snapdragon部署版本直接接入App。

RTMPose-S 代表了当前姿态估计模型的"部署最优解":既兼顾精度,又对设备要求极低,非常适合工业、移动端、嵌入式设备等应用。

你可以在 Coovally 平台一键启用它,打造属于自己的姿态AI系统!

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