NVIDIA-AI-IOT/trt_pose
Trt Pose
Este proyecto es un framework de visión artificial diseñado para la detección en tiempo real de puntos clave del cuerpo humano y estructuras esqueléticas. Proporciona un kit de herramientas integrado para entrenar, optimizar y ejecutar modelos de estimación de pose específicamente para su despliegue en hardware de computación de borde.
El framework se distingue por utilizar mapeo de campos de afinidad de partes para codificar relaciones espaciales entre articulaciones, que luego se procesan a través de un algoritmo de análisis codicioso para reconstruir esqueletos humanos a partir de datos visuales. Para asegurar una ejecución de alto rendimiento, la biblioteca incorpora cuantización de modelos y motores de inferencia acelerados por hardware que optimizan los grafos computacionales para hardware local específico.
Más allá de la detección central, el proyecto admite flujos de trabajo de extremo a extremo que incluyen el desarrollo de modelos de pose personalizados utilizando esquemas de conjuntos de datos estandarizados. Estas capacidades permiten el ajuste fino de modelos para abordar tareas de detección únicas mientras se mantienen los requisitos de baja latencia necesarios para el análisis de transmisiones de video en vivo.
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.
