NVIDIA-AI-IOT/trt_pose
Trt Pose
Dieses Projekt ist ein Computer-Vision-Framework für die Echtzeiterkennung menschlicher Körper-Keypoints und Skelettstrukturen. Es bietet ein integriertes Toolkit zum Trainieren, Optimieren und Ausführen von Pose-Estimation-Modellen speziell für die Bereitstellung auf Edge-Computing-Hardware.
Das Framework zeichnet sich durch die Verwendung von Part-Affinity-Field-Mapping aus, um räumliche Beziehungen zwischen Gelenken zu kodieren, die dann durch einen Greedy-Parsing-Algorithmus verarbeitet werden, um menschliche Skelette aus visuellen Daten zu rekonstruieren. Um eine hochperformante Ausführung sicherzustellen, integriert die Bibliothek Modellquantisierung und hardwarebeschleunigte Inferenz-Engines, die Rechengraphen für spezifische lokale Hardware optimieren.
Über die Kern-Erkennung hinaus unterstützt das Projekt End-to-End-Workflows, die die Entwicklung benutzerdefinierter Pose-Modelle unter Verwendung standardisierter Datensatz-Schemata beinhalten. Diese Funktionen ermöglichen das Fine-Tuning von Modellen, um einzigartige Erkennungsaufgaben zu adressieren, während die für Live-Videostream-Analysen notwendigen Low-Latency-Anforderungen beibehalten werden.
Features
- Human Pose Detections - Ships a high-performance inference engine for real-time detection of human skeletal joints in video streams.
- Pose Estimation Training Pipelines - Supports end-to-end workflows for training specialized pose estimation models using custom dataset schemas.
- Vision Detection Model Training - Enables fine-tuning of pose estimation models on specialized datasets to improve detection accuracy for unique tasks.
- Deep Learning Motion Tracking Toolkits - Provides an integrated toolkit for training and deploying pose estimation models on edge devices.
- Fine-Tuning Dataset Loaders - Provides utilities for importing and formatting custom datasets to fine-tune pose estimation models.
- TensorRT Engine Compilation - Compiles models into optimized TensorRT engines to achieve low-latency inference on NVIDIA hardware.
- Edge AI Model Deployment - Optimizes and deploys deep learning models for efficient execution on local edge hardware.
- Pose Estimation Frameworks - Provides a computer vision framework optimized for real-time human pose estimation on NVIDIA hardware.
- Quantized Model Implementations - Incorporates model quantization to reduce numerical precision and accelerate inference on edge hardware.
- Vector Field Estimation - Utilizes part affinity field mapping to encode spatial relationships between body joints for skeletal reconstruction.
- Pose Parsing Algorithms - Implements a greedy parsing algorithm to reconstruct human skeletons from spatial vector fields.
