【Task简介】
人体2d关键点检测任务采用自顶向下的关键点检测框架，通过端对端的快速推理可以得到图像中的人体关键点。其中人体关键点模型基于HRNet的backbone，充分利用多分变率的特征融合，良好支持日常人体姿态外，尤其是在瑜伽、健身等场景下多遮挡、非常见、多卧姿姿态上具有SOTA的检测精度。
【说明视频】
【输入与输出】
输入一张人物图像，实现端到端的人体关键点检测，输出图像中所有人体的15点人体关键点、点位置信度和人体检测框。
【场景应用】
广泛应用于AI健身和体育测试等场景的动作技术或打分功能
【数据集链接】
数据集：https://www.modelscope.cn/datasets/modelscope/body_2d_keypoints_test_dataset/files
模型文件：https://www.modelscope.cn/models/damo/cv_hrnetv2w32_body-2d-keypoints_image/files/pytorch_model.pt
