一个开源的实时人体姿态估计模型YOLO-NAS Pose

它的主要功能是识别图片和视频中人的姿势。例如你有一段视频，里面有人在跳舞或者做运动，它能够识别出这个人的每个关节在哪里，比如手肘、膝盖等，然后画出这些关节具体姿态骨架图。

它能实时快速返回姿态数据并且还能适应不同的使用场景和设备。

关键特点

1、实时性能：YOLO-NAS-POSE 旨在提供实时的姿态估计，这意味着它可以快速处理图像并实时返回姿态数据，适用于需要即时反馈的应用，如交互式系统。

2、高精度：通过利用神经网络架构搜索（NAS），YOLO-NAS-POSE 能够找到最优的网络结构，从而提高姿态估计的准确性。

3、优化的网络结构：NAS 通过大量的实验自动测试不同的网络结构，以找到在特定任务上表现最好的模型。这意味着 YOLO-NAS-POSE 的网络结构是为姿态估计任务特别优化的。

4、易于集成：可以轻松集成到现有的计算机视觉系统中，因为它是基于广泛使用的 YOLO 模型系列。

5、适用于多种场景：无论是在控制环境中的高质量图像还是在野外条件下的实时视频，YOLO-NAS-POSE 都能够提供可靠的姿态估计。

6、开源：作为 Super-Gradients 训练库的一部分，YOLO-NAS-POSE 是开源的，这意味着研究人员和开发者可以访问源代码，对其进行修改和改进，以适应他们的特定需求。

7、预训练模型：通常，YOLO-NAS-POSE 会提供预训练模型，这可以大大减少从头开始训练模型所需的时间和资源。

8、灵活性：用户可以根据需要调整模型的各种参数，如输入大小、模型复杂性等，以在准确性和速度之间找到最佳平衡。