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 openmmlab提供了MIM来统一安装其多个mm功能框架包https://github.com/open-mmlab/mim，但是需要不借助MIM安装时，这里怎么确定要安装什么版本的mmcv和mmdet、mmdet3d、mmseg，在openmmlab网站主页上没有一个容易能找到的完整表格页面来详细记录他们之间的版本对应关系，好不容易找到个Faq页面，里面却只记录了最新的mmcv2.x和其它组件之间的版本，对历史1.x版居然都不记录！反正openmmlab对其mm序列多个功能框架包之间的完整历史版本的对应关系的说明就没有一个完整的清单列表或者统一查询的地方，每次使用基于mmdetectio

文章目录1.人体姿态估计的介绍和应用2-1.2D姿态估计概述2.1任务描述2.2基于回归2.3基于热力图2.3.1从数据标注生成热力图（高斯函数）2.3.2使用热力图训练模型2.3.3从热力图还原关键点2.4自顶向下2.5自底向上2.6单阶段方法2-2.2D姿态估计详细说明2.1基于回归的自顶向下方法2.1.1经典方法2.1.2基于最大似然估计的改进（RLE）2.1.2背景知识-回归和最大似然估计的联系2.1.2背景知识-标准化流NormalizingFlow2.1.2RLE的整体设计2.2基于热力图的自顶向下方法2.2.1Hourglass论文地址（2016年）2.2.2Hourglass模

?‍?作者简介：大数据专业硕士在读，CSDN人工智能领域博客专家，阿里云专家博主，专注大数据与人工智能知识分享。公众号：GoAI的学习小屋，免费分享书籍、简历、导图等资料，更有交流群分享AI和大数据，加群方式公众号回复“加群”或➡️点击链接。?专栏推荐：目前在写一个CV方向专栏，后期会更新不限于目标检测、OCR、图像分类、图像分割等方向，目前活动仅19.9，虽然付费但会长期更新且价格便宜，感兴趣的小伙伴可以关注下，有擅长CV的大佬可以联系我合作一起写。➡️专栏地址?学习者福利：强烈推荐一个优秀AI学习网站，包括机

文章目录1.基本介绍2.动手实验视频链接：玩转AIGC神器MMagic代码教程：https://github.com/TommyZihao/MMagic_Tutorials1.基本介绍StableDiffusion的文生图，以及controlnet和dreamboost的图生图（输入一个图像+文字描述，输出另一张图像）在2022年以前，这种技术是无法想象的，像magic一样，所以这个库就叫mmagic1.StableDiffusion和Midjourney参考知乎文章-十分钟读懂StableDiffusion，可以在线体验下：StableDiffusionPlayground，这里也有体验Mi

摘要很高兴能加入OpenMMLabAI实战营，成为第二期4班的一名学员。OpenMMLab经过几年的发展和沉淀，其开源项目已经覆盖到计算机视觉的各个领域。OpenMMLab为香港中文大学-商汤科技联合实验室MMLab开源的算法平台，不到两年时间，已经包含众多SOTA计算机视觉算法。OpenMMLab为香港中文大学-商汤科技联合实验室MMLab开源的算法平台，到目前为止，已经包含众多SOTA计算机视觉算法。今年，很多的新算法也是在OpenMMLab的算法库上实现的，比如SeaFormer。在巨人的肩膀上，我们可以很方便的实现自己的算法，也可以将主干网络迁移到下游任务。OpenMMLab的部署框架

1.安装配置MMagic1.1安装Pytorch#安装Pytorch!pip3installinstalltorch==1.10.1+cu113torchvision==0.11.2+cu113torchaudio==0.10.1+cu113-fhttps://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html1.2安装MMCV、MMEngine环境!pip3installopenmim!miminstall'mmcv>=2.0.0'!miminstall'mmengine'1.3安装MMagic方式一：!miminstall'mmagic'方式二

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