MMPOSE
MMPOSE是一个基于PyTorch实现的目标姿态估计框架，configs文件主要是用于配置训练和测试的参数，包括网络架构、数据集路径、学习率、批量大小等等。下面简单介绍一下MMPOSE的configs文件。
MMPOSE的configs文件通常由两个主要部分组成：default和具体任务的配置。default是基础配置，包含了各种共享的参数，如数据集、模型架构、训练优化器、调试模式等。而任务特定的配置则包含了特定任务的参数，如数据增强方式、训练数据集路径、评估方式等。
# fp16 settingsfp16 = Noneoptimizer_config = dict(type='adam', lr=0.001)
optimizer = dict(type='Adam', lr=0.001, weight_decay=0.0001)
lr_config = dict(policy='step', step=[6, 8])
total_epochs = 10# data settingsdata_root = 'data/coco/'data = dict(
samples_per_gpu=4,
workers_per_gpu=4,
train=dict( type='TopDownCocoDataset',
ann_file=data_root + 'annotations/person_keypoints_train2017.json',
img_prefix=data_root + 'train2017/',
data_cfg=dict(
num_joints=17,
heatmap_size=[64, 64],
num_output_channels=17,
joint_names=[ 'nose', 'left_eye', 'right_eye', 'left_ear', 'right_ear', 'left_shoulder', 'right_shoulder', 'left_elbow', 'right_elbow', 'left_wrist', 'right_wrist', 'left_hip', 'right_hip', 'left_knee', 'right_knee', 'left_ankle', 'right_ankle'
],
coco_dir=data_root),
pipeline=[ dict(type='LoadImageFromFile'), dict(type='TopDownRandomFlip', flip_prob=0.5), dict( type='TopDownRandomAffine',
scale_range=[0.7, 1.3],
rot_range=[-40, 40],
shear_range=[-40, 40]), dict( type='TopDownGetRandomColor',
color_jitter=dict(
brightness=0.3,
contrast=0.3,
saturation=0.3,
hue=0.1)), dict( type='TopDownGenerateTarget', sigma=2), dict( type='Collect',
keys=['img', 'target', 'target_weight'],
meta_keys=[ 'image_file', 'joints_3d', 'joints_3d_visibility', 'center', 'scale', 'rotation', 'flip_pairs', 'flip_index']), dict(type='ToTensor', keys=['img', 'target', 'target_weight'])
]),
val=dict( type='TopDownCocoDataset',
ann_file=data_root + 'annotations/person_keypoints_val2017.json',
img_prefix=data_root + 'val2017/',
data_cfg=dict(
num_joints=17,
heatmap_size=[64, 64],
num_output_channels=17,
joint_names=[ 'nose', 'left_eye', 'right_eye',
