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MMPose 半自动化关键点标注从 0 到 1：模型先标、人只改，效率翻倍

【免费下载链接】mmposeOpenMMLab Pose Estimation Toolbox and Benchmark.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mm/mmpose

从 1 万张待标图说起

手里攒了 1 万张图要做姿态估计，绕不开的第一步就是给每张图做关键点标注。三个人标一个月，遮挡、串人、标漂照样躲不掉。MMPose 把半自动化关键点标注拆得很开：预训练模型先出检测框和关键点初稿，人只负责改错的那部分。流程怎么搭、数据量不同怎么选，下面按顺序讲。

为什么是半自动化：模型干粗活，人干细活

全自动听着美好，但模型在遮挡、小人、多人交叠处错得很有规律，全信等于埋雷。半自动化的分工很朴素：模型干粗活，批量出检测框和关键点初稿；人干细活，只修模型没把握的点。算一笔账：手工标 10 分钟/张，1000 张纯人工要两周多；走半自动流程，人只过两到三成低置信度样本，一两天能清完。什么时候值得上？图超过 500 张、点位定义固定，这套流程就开始划算；不到 100 张，直接手标更省时间。

MMPose 标注生态全景：一条链路五个工具

工具不多，各管一段。整条链路是：原始图 → 模型预标 → 人工修正 → 格式转换 →

【免费下载链接】mmposeOpenMMLab Pose Estimation Toolbox and Benchmark.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mm/mmpose