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StackedHourglassNetworksforHumanPoseEstimation这篇论文介绍了一种新的网络结构用于人体姿态检测，作者在论文中展现了不断重复bottom-up、top-down过程以及运用intermediatesupervison（中间监督）对于网络性能的提升，下面来介绍StackedHourglassNetworks.
HourglassNetwork论文：StackedHourglassNetworksforHumanPoseEstimationECCV2016，密歇根大学的研究团队，Hourglass。后续的很多人体姿态估计方法都借鉴了hourglass网络结构，并进行了改进，可以说hourglass的网络结构算是受到了
论文原理Summary论文设计了一个新的框架StackedHourglassNetwork，通过提取和融合多尺度特征，来更好的捕获人体关键点的各种空间关系（spatialrelationship）。MotivationHourglass模块设计的初衷就是为了捕捉每个尺度下的信息，因为捕捉像...
论文笔记StackedHourglassNetworksforHumanPoseEstimation.人体姿态估计HumanPoseEstimation给定单张RGB图像，输出人体某些关键点的精确像素位置.图-StackedHourglassNetworks由多个stackedhourglass模块组成，通过重复进行bottom-up,top-down推断以估计人体姿态.动机：捕捉不同...
HourglassModule由上面的ResidualModule组成，由于它是一个递归的结构，所以可以定义一个阶数来表示递归的层数，首先来看一下一阶的HourglassModule.上图中的Maxpool代表下采样，Res代表上面介绍的ResidualModule，UpSample代表上采样，这里使用的上采样方法是最近邻差值...
文章目录1、论文总述2、centerpoint与Anchor-based的不同3、Hourglass-104resnet和DLA-34的网络结构4、中心点正负样本的标定以及改进的focalloss5、宽高和总体的损失函数6、Frompointstoboundingboxes7、不同basenet和augmentation下的网络性能te
StackedHourglass论文：StackedHourglassNetworksforHumanPoseEstimationStackedHourglass为Hourglass网络结构的延伸。论文中的网络被用于人体位姿关键点预测，直观上一个关键点的位置应该和其它关键点相关，所以StackedHourglass的设计思路是：网络不同的输出之间能够显式地…
经调查发现Hourglass最早于2016年提出，且在ECCV2016发表用于人体姿态估计任务，故本文先对此网络结构做大致介绍。中心思想本论文提出了一种新的卷积网络结构，称为堆叠式沙漏网络，用于人体姿态估计。
《StackedHourglassNetworksforHumanPoseEstimation》论文复现。-飞桨AIStudio-人工智能学习与实训社区
看了很多关于StackedHourglass网络模型的解析的博文，大多数都是只是对模型结构的分析，或者是对论文的翻译，但是自己根据论文以及去复现的时候却遇到很多问题，比如计算loss时要如何…
StackedHourglassNetworksforHumanPoseEstimation这篇论文介绍了一种新的网络结构用于人体姿态检测，作者在论文中展现了不断重复bottom-up、top-down过程以及运用intermediatesupervison（中间监督）对于网络性能的提升，下面来介绍StackedHourglassNetworks.
HourglassNetwork论文：StackedHourglassNetworksforHumanPoseEstimationECCV2016，密歇根大学的研究团队，Hourglass。后续的很多人体姿态估计方法都借鉴了hourglass网络结构，并进行了改进，可以说hourglass的网络结构算是受到了
论文原理Summary论文设计了一个新的框架StackedHourglassNetwork，通过提取和融合多尺度特征，来更好的捕获人体关键点的各种空间关系（spatialrelationship）。MotivationHourglass模块设计的初衷就是为了捕捉每个尺度下的信息，因为捕捉像...
论文笔记StackedHourglassNetworksforHumanPoseEstimation.人体姿态估计HumanPoseEstimation给定单张RGB图像，输出人体某些关键点的精确像素位置.图-StackedHourglassNetworks由多个stackedhourglass模块组成，通过重复进行bottom-up,top-down推断以估计人体姿态.动机：捕捉不同...
HourglassModule由上面的ResidualModule组成，由于它是一个递归的结构，所以可以定义一个阶数来表示递归的层数，首先来看一下一阶的HourglassModule.上图中的Maxpool代表下采样，Res代表上面介绍的ResidualModule，UpSample代表上采样，这里使用的上采样方法是最近邻差值...
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StackedHourglass论文：StackedHourglassNetworksforHumanPoseEstimationStackedHourglass为Hourglass网络结构的延伸。论文中的网络被用于人体位姿关键点预测，直观上一个关键点的位置应该和其它关键点相关，所以StackedHourglass的设计思路是：网络不同的输出之间能够显式地…
经调查发现Hourglass最早于2016年提出，且在ECCV2016发表用于人体姿态估计任务，故本文先对此网络结构做大致介绍。中心思想本论文提出了一种新的卷积网络结构，称为堆叠式沙漏网络，用于人体姿态估计。
《StackedHourglassNetworksforHumanPoseEstimation》论文复现。-飞桨AIStudio-人工智能学习与实训社区
看了很多关于StackedHourglass网络模型的解析的博文，大多数都是只是对模型结构的分析，或者是对论文的翻译，但是自己根据论文以及去复现的时候却遇到很多问题，比如计算loss时要如何…
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