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万字长文 | 手把手教你优化轻量姿态估计模型（算法篇）
文章摘要
摘要：
本文由镜子@知乎撰写，主要围绕轻量姿态估计模型的优化进行探讨。作者通过优化算法，实现了在CPU下单线程推理速度达到12ms的同时，超越了heatmap方法的精度，并提升了近3倍的速度。文章详细介绍了轻量模型的优化技巧、调参经验、项目心得以及解决技术难题的过程。同时，作者通过实验验证了regression方法在工程落地中相较于heatmap方法的优势。
文章内容总结：
1. 观前提醒：文章将介绍轻量姿态估计模型的优化方法，包括性能提升技巧、调参经验、项目心得和无效技术记录。重点在于解释为什么regression方法在实际应用中优于heatmap方法。
2. 前言：作者分享了使用mmpose进行实验配置管理的体验，并计划通过消融实验对比展示不同方法在轻量模型上的表现。文章将基于mmpose进行实验记录，重点讨论算法优化。
3. Baseline搭建：作者介绍了如何编写配置文件、导出onnx和mnn以及进行实验的步骤。通过对比不同的配置文件，作者快速搭建了ShuffleNetV2+Regression的baseline，并进行了推理速度测试。
4. 实验小结一：作者进行了多个实验，比较了deeppose、rle和heatmap方法的性能。结果显示，虽然heatmap方法精度最高，但regression方法在速度上有明显优势。通过增加backbone参数量和使用Integral Pose Regression方法，作者成功缩小了两者之间的精度差距。
5. 参数量 & 监督信息：作者探讨了如何通过增加参数量和引入更多的监督信息来提升regression方法的性能。通过增大backbone参数量和使用Integral Pose Regression方法，作者在保持速度优势的同时，提高了模型的精度。
6. DSNT：为IPR分布添加正则约束：作者尝试了DSNT方法，通过在损失函数中加入分布的正则化约束，进一步提升了模型的性能。尽管原始的Integral Pose Regression方法在性能上没有明显优势，但它为引入更多监督信息提供了可能。
结语：
文章通过详细的实验和分析，展示了在轻量姿态估计模型中，regression方法在性能和速度上都具有优势。作者的优化技巧和经验对于相关领域的研究者和工程师具有很高的参考价值。同时，作者承诺将逐步迭代优化mmpose开源库，以更好地支持轻量模型。
文章来源
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原文作者: 极市平台
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