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Hello，今天要更新一下“HigherHRNet-Scale-AwareRepresentationLearningforBottom-UpHumanPoseEstimation”论文的详解，文章被CVPR2020接收。先对文章进行翻译：摘要自下而上的人体姿态估计方法由于尺…
HRNet：DeepHigh-ResolutionRepresentationLearningforHumanPoseEstimation[github]（CVPR2019）这是一篇state-of-the-art级别的论文19.9.8update本文老板的HRNet项目主页，以及已经应用并取得好成绩的应用方向PoseestimationSemanticseg...
相关论文：1.DeepHigh-ResolutionRepresentationLearningforHumanPoseEstimation(HRNetV1)2.High-ResolutionRepresentationsforLabelingPixelsandRegions(HRNetV2,HRNetV2p)3.HigherHRNet:Scale-AwareRepresentationLearningforBottom-Up
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阅读2.2K0.高分辨率网络（HRNet）是用于人体姿势估计的先进神经网络-一种图像处理任务，可在图像中找到对象的关节和身体部位的配置。.网络中的新颖之处在于保持输入数据的高分辨率表示，并将其与高分辨率到低分辨率子网并行组合，同时保持有效的计算...
以下文章主要参考了王老师在演讲中的解读，配合论文+代码部分，来为各位读者介绍这个全能的Backbone-HRNet。.1.引入.网络结构设计思路.在人体姿态识别这类的任务中，需要生成一个高分辨率的heatmap来进行关键点检测。.这就与一般的网络结构比如VGGNet的要求...
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