SD-Pose模型是一个在计算机视觉领域中用于人体姿态估计的模型，其核心目标是解决基于Transformer模型在人体姿态估计中面临的计算资源需求高、边缘部署困难等问题。SDPose通过引入自蒸馏（self-distillation）方法，旨在提升小型Transformer模型的性能，使其在保持较低计算量和参数量的同时，能够达到接近大型模型的性能。
SDPose模型的提出背景是，尽管基于Transformer的模型在人体姿态估计任务中表现优异，但其计算和存储需求较高，难以在边缘设备上部署。而资源需求较低的模型则容易出现欠拟合，性能不佳。为解决这一问题，SDPose提出了一种新的自蒸馏方法，通过多周期Transformer（MCT）模块和自蒸馏范式，提升小型模型的性能。
SDPose模型在多个数据集上进行了评估，包括MSCOCO和Crowdpose数据集，结果显示其在参数量和计算量不变的情况下，性能显著优于其他小型模型。此外，SDPose还被扩展到其他任务中，证明了其通用性。
SDPose模型的实现基于MMPose框架，并提供了详细的安装和训练指导，包括软件包安装、模型配置和训练命令等。该模型的提出为解决人体姿态估计中的计算资源和性能平衡问题提供了新的解决方案。
SDPose模型是一种通过自蒸馏方法提升小型Transformer模型性能的新型人体姿态估计模型，适用于边缘计算和资源受限场景
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