Sapiens Lite项目运行问题解析：如何绕过mmdet依赖实现姿态估计

背景介绍

Sapiens Lite是Facebook Research推出的轻量级人体姿态估计项目，基于PyTorch实现。该项目提供了17个关键点的人体姿态估计功能，适用于需要高效运行姿态检测的场景。然而在实际部署过程中，用户可能会遇到依赖库mmdet的安装问题。

核心问题分析

在运行Sapiens Lite的pose_keypoints17.sh脚本时，系统会默认尝试加载RTMDet目标检测器，这导致了对mmdet和mmcv库的依赖。这种设计虽然提供了完整的人体检测+姿态估计流程，但在某些特定场景下可能并非必要。

解决方案详解

方法一：完全绕过目标检测阶段

通过修改vis_pose.py脚本的启动参数，可以完全跳过目标检测阶段。具体实现方式是：

1. 移除shell脚本中的det-config和det-checkpoint参数
2. 确保输入数据已经是裁剪好的人体区域图像
3. 脚本会自动检测到缺少检测器配置，转而只进行姿态估计

这种方案适合已经有人体检测结果的场景，可以显著减少运行时的计算开销。

方法二：使用替代检测方案

如果确实需要人体检测功能，但不想使用mmdet，可以考虑：

1. 实现自定义检测器接口
2. 使用OpenCV等轻量级检测方案
3. 将检测结果转换为脚本要求的格式输入

权重文件获取

Sapiens Lite的预训练权重可以通过Hugging Face平台获取。用户需要按照项目文档说明下载对应的模型文件，并设置正确的CHECKPOINT环境变量指向权重文件路径。

技术实现细节

在代码层面，vis_pose.py脚本通过检查以下条件来决定是否使用目标检测器：

if args.det_config is not None and args.det_checkpoint is not None:
    # 使用mmdet检测器
else:
    # 跳过检测阶段

这种设计提供了灵活性，允许用户根据实际需求选择是否启用检测功能。

最佳实践建议

1. 对于性能敏感场景，建议采用绕过检测器的方案
2. 确保输入图像分辨率适中，以获得最佳的速度/精度平衡
3. 考虑使用TorchScript导出模型以获得更好的推理性能
4. 监控显存使用情况，适当调整batch size

总结

Sapiens Lite项目提供了灵活的人体姿态估计解决方案。通过理解其架构设计和工作流程，用户可以根据实际需求调整运行配置，避免不必要的依赖安装，实现高效的姿态估计功能。对于不需要完整检测-姿态估计管道的应用场景，跳过检测阶段是最优选择。