由于我们的任务是做到实时性，所以这篇博客的工作就是测试一下hybrik的延迟，看看是否需要更改里面的权重文件，主要是因为实验室电脑是1660Ti，不改一下真跑不动。。。
1.官方hybrik的目标检测模型使用的是Faster R-CNN 权重使用的是hybrik_hrnet.pth
运行结果没有保留图片，但是有3d渲染，效率只有2FPS左右，延迟500ms
2.运行结果不保留3d渲染
效率提升到了4-6FPS，延迟降低到了170ms左右，发现关闭3d渲染确实有用
3.因为我现在进行的都是一个人的上半身动作模仿，可以尝试在目标检测的时候跳帧处理
时间主要消耗在计划3d关节点坐标上，跳帧步长设置成了5帧，每五帧进行一次目标检测，中间四帧计算3d关节点坐标，效率增长到10FPS，延迟是100ms左右
4.把目标检测模型从Faster R-CNN 改成轻量化的yolov8n
目标检测模型更改成yolov8n之后，没有跳帧，效率是11FPS
5.主要时间还是花在了3d关节点获取上面，查看github上面hybrik的MODEL ZOO，尝试更改权重,使用faster r-cnn这个目标检测模型 加上hybrik_res34.pth
hyrbik项目链接 https://github.com/jeffffffli/HybrIK
目前的权重是HRNet-W48:hybrik_hrnet.pthhttps://drive.google.com/file/d/1gp3549vIEKfbc8SDQ-YF3Idi1aoR3DkW/view
要更改为ResNet-34:hybrik_res34_w3dpw.pth
https://drive.usercontent.google.com/download?id=19ktHbERz0Un5EzJYZBdzdzTrFyd9gLCx&export=download&authuser=0
但是ResNet-34虽然速度快了很多，但是和HRNet-W48相比3d关节点检测的准确度下降了
还是很慢，说明yolov8n的作用也很大
6.最终测试 目标检测模型yolov8n加权重hybrik_res34.pth
现在效率在20FPS左右，延迟是50ms，基本满足实时性要求，使用更好的显卡速度会更快。