RTMPose：重新定义多人姿态估计的“实时”标准！

【导读】

实时多人姿态估计一直是计算机视觉领域的“性能炼金术”：要在精度、速度、部署成本之间找到最优解，并不容易。而由上海人工智能实验室提出的 RTMPose 正式打破这一平衡难题：它在移动端能跑出 70+ FPS，在中端显卡上飙到 430 FPS，精度还能稳居主流SOTA行列！

一、姿态估计为什么重要？

从街头健身镜到智能健身App，从VTuber虚拟主播到自动驾驶行人检测，从远程医疗到工厂行为监管……人体姿态估计正逐步成为“人机理解”的核心组件。尤其是多人场景，复杂交互、遮挡、快速移动等问题让实时系统难以承受。

传统的高精度方法如HRNet、ViTPose虽然准确，但耗时大、难以部署。轻量化模型如BlazePose、MoveNet虽快，但精度不够。

这时，RTMPose来了，它几乎用一套系统横扫“精度-速度-部署”三角困境。

二、RTMPose 是什么？

RTMPose 是由上海人工智能实验室联合 OpenMMLab 团队开发的实时多人2D姿态估计模型系列，它的设计初衷非常明确：为真实工业/边缘设备场景提供更快、更准、更轻量的人体关键点检测方案。

很多传统的姿态估计模型，如 HRNet、SimpleBaseline 等虽然精度高，但它们存在严重的工程化问题：

• 推理速度慢（尤其在 CPU/移动端）；
• 模型参数大，内存与功耗压力高；
• 部署复杂，热图后处理流程难以适配工业系统。

而 RTMPose 从底层架构到输出方式都进行了重构与优化，真正做到了“为落地而生”：

Top-Down 结构 + 高效检测器组合

RTMPose 采用Top-Down 结构：先使用轻量检测器（如 YOLOv3、RTMDet）框出人，再对每个框进行单人姿态估计。

这种方式有两个优势：

• 在多人体不密集的常见场景下，比 Bottom-Up 方法更快、更准；
• 可与任意检测器组合，适配不同平台算力和精度要求。

SimCC：不再用热图，姿态预测也能“分类”做

传统姿态估计一般使用热图（heatmap）回归来预测关键点位置，这种方式虽然直观，但在推理时计算量大、部署困难。

RTMPose 引入SimCC(Simple Coordinate Classification)算法，直接将 x/y 方向的坐标预测任务转为分类问题：

• 将图像空间离散为多个坐标 bin，每个坐标用 Softmax 分类预测；
• 使用 Gaussian soft labels 进行优化，精度高，误差低；
• 完全去除热图生成与上采样过程，大幅降低推理耗时与显存需求。

CSPNeXt 主干网络：为速度与推理而优化的骨架

RTMPose 不再使用大而复杂的分类网络（如 ResNet），而是基于目标检测领域高效的 CSPNeXt 架构进行设计：

• 源自 RTMDet 的轻量主干；
• 强调高分辨率、低延迟、易部署；
• 支持不同模型尺寸（RTMPose-t/s/m/l/x），覆盖从移动端到服务器的全平台需求。

Gated Attention Unit（GAU）：轻量也能有长程依赖感知

姿态估计任务中，关节间的结构关系非常关键。为了解决 lightweight 模型表达能力不足的问题，RTMPose 在头部引入了 GAU（门控注意力单元）模块：

类似 Transformer 的注意力机制，但更轻、更快；

有效建模关键点之间的空间结构；

训练和推理时几乎不增加延迟。

全面优化的训练策略：强-弱增强+正则化技巧

RTMPose 不仅结构轻量，训练策略也非常讲究：

• 两阶段数据增强：前期使用强随机裁剪、Cutout 等策略防止过拟合，后期微调阶段使用轻增强提高稳定性；
• 使用 EMA、层归一化不施加 weight decay 等 trick 进一步提升训练效果；
• 支持多数据集预训练（如 COCO + AIC），可在平台上灵活选择。

支持多后端部署：PyTorch / ONNX / TensorRT / ncnn / RKNN

RTMPose 是 OpenMMLab 开源生态的一部分，天然支持通过 MMDeploy 工具部署到各种推理后端：

• ONNX：适配大多数通用深度学习框架；
• TensorRT：适配 NVIDIA 高性能部署；
• NCNN、RKNN：适配 ARM / 嵌入式硬件；
• 支持 INT8 / FP16 量化，性能进一步提升。

RTMPose 不是“实验室炫技模型”，它是真正为“工程化部署”打造的实用模型。

三、实验结果：轻量又强悍

在COCO val2017数据集的表现：

而在 Snapdragon 865（移动芯片） 上：

简而言之：一台主流中端设备就能流畅运行，毫无压力！

与主流姿态模型对比，有哪些优势？

结论很简单：RTMPose 是真正落地友好的方案！

四、典型应用场景

• 健身动作纠正系统：采集用户动作姿态，实时对比标准姿态。
• 安防场景下的异常行为识别：识别站立、跌倒、奔跑、打斗等姿态。
• 工业机器人协作：监测工人姿态与机器位置，保障人机安全协作。
• 手机端AI健身、跳舞评分App：使用Snapdragon部署版本直接接入App。

RTMPose-S 代表了当前姿态估计模型的“部署最优解”：既兼顾精度，又对设备要求极低，非常适合工业、移动端、嵌入式设备等应用。

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