骨干网络用CSPNeXt/(目标检测)，通过全连接层扩展特征维度，再经GAU模块优化关键点表示，最后将2D姿态估计视为对x轴和y轴坐标的两个分类任务，预测关键点的水平和垂直位置。：该研究探索了姿态估计中的关键因素，提出的RTMPose框架在平衡模型性能和复杂度方面表现出色，可在多种设备上实时推理。：2D姿态估计在学术基准测试中表现不错，但因模型参数多、延迟高，在工业领域应用受限。，主要介绍了一种高