MMpose中姿态提升模型导出ONNX格式的技术指南

概述

在计算机视觉领域，MMpose是一个功能强大的姿态估计开源项目。其中，姿态提升(Pose Lifting)模型能够将2D姿态估计结果提升为3D姿态。本文将详细介绍如何将MMpose中的姿态提升模型导出为ONNX格式，以便在不同平台上部署使用。

模型导出方法

与RTMPose等2D姿态估计模型不同，姿态提升模型的导出过程更为简单直接。开发者可以直接使用PyTorch内置的ONNX导出功能，而不需要复杂的配置过程。

导出步骤

1. 加载预训练模型：首先需要加载训练好的姿态提升模型权重文件(.pth)。

2. 准备输入数据：创建一个符合模型输入要求的虚拟输入张量。对于姿态提升模型，输入通常是2D关键点坐标序列。

3. 执行导出：使用torch.onnx.export函数进行模型导出，需要指定：

   • 模型实例
   • 虚拟输入数据
   • 输出ONNX文件路径
   • 输入/输出名称
   • 动态轴配置(如果需要支持可变长度输入)

示例代码框架

import torch
from mmpose.models import build_poselift_model

# 1. 构建模型
model = build_poselift_model(config_file)
checkpoint = torch.load(ckpt_path)
model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'])
model.eval()

# 2. 准备虚拟输入
dummy_input = torch.randn(1, seq_len, num_joints, 2)  # 示例输入形状

# 3. 导出ONNX
torch.onnx.export(
    model,
    dummy_input,
    "pose_lift.onnx",
    input_names=["input"],
    output_names=["output"],
    dynamic_axes={
        'input': {0: 'batch', 1: 'sequence'},
        'output': {0: 'batch', 1: 'sequence'}
    }
)

注意事项

1. 输入维度：确保虚拟输入的维度与模型训练时的输入维度一致，包括序列长度和关键点数量。

2. 动态轴：如果模型需要处理可变长度的输入序列，务必正确配置dynamic_axes参数。

3. 后处理：导出的ONNX模型通常只包含核心网络部分，可能不包含后处理步骤，部署时需要考虑这一点。

4. 版本兼容性：不同版本的PyTorch和ONNX运行时可能存在兼容性问题，建议使用较新的稳定版本。

常见问题解决

如果在导出过程中遇到"ConfigDict对象没有test_cfg属性"等错误，通常是因为尝试使用了不适用于姿态提升模型的导出脚本。姿态提升模型的导出不需要复杂的配置，直接使用PyTorch的导出接口即可。

总结

通过本文介绍的方法，开发者可以轻松地将MMpose中的姿态提升模型导出为ONNX格式，为后续的跨平台部署和性能优化奠定基础。相比2D姿态估计模型，姿态提升模型的导出过程更加简单直接，只需关注核心的网络结构和输入输出配置即可。