Mr.Fire
Thank you for your interest in this repo. I apologize that I am unable to provide the model at this time as it was trained on the intranet during my...
1. input和网络结构是独立的，因为全卷积结构，理论可以支持任何input，唯一影响的是任务head，movenet(light版本)的head是48x48，4倍下采样得到，反推输入就是192 2. 可以对比原始论文和网上mobilenetv2的开源实现，会发现结构是一致的，upsample是为了结合fpn所以不算对mobilnetv2的改动。
Of course it is possible, movenet is a light network, it runs fast, all you need to do is to finish webcam part code and run movenet to infer.
这个没有，对于我来说本身就是业务向，AP指标不合适；对于对比谷歌原版来说，官方给出的指标也是在他们自己的数据集上的结果，也没法对比，就没计算。
只是single person，我当时复现的时候还没出多人。跟原版没法比较，文章提到了，这个项目只用了coco数据，原版加了很多爬取的各种姿态数据。
1. 最近在做其他方向了，暂时没空做多人的复现了，且据说多人的版本相比其它类似模型优势不大，精髓还是在单人； 2. 你可以参考我那篇专栏文章有复现思路，其中也提到了，没有论文没有官方代码，只有一个模型和一篇官方博客，这也是复现的难点所在 3. README中的数据集就是经典的COCO数据集，你官网打不开可以去网上搜其他人分享的
Hi, maybe you should do this: 1. change data generate script: `scripts/make_coco_data_17keypooints.py` to your number 2. change model head structure, such as output channel number, etc. 3. change the way...
参考readme有数据转换的操作说明
I got a similiar problem. I trained a custom model which class num=1 and export ncnn. I can use https://github.com/RangiLyu/nanodet/blob/main/demo_ncnn/nanodet.cpp to run predict, and got a right object,but the box...