注意力机制+人体姿态估计(human pose estimation)

基于自注意力机制与无锚点的仔猪姿态识别(农业工程学报) 该文结合 Transformer 网络与无锚点目标检测头,提出了一种新的仔猪姿态识别模型 TransFree( Transformer + Anchor-Free)。该模型使用 Swin Transformer 作为基础网络,提取仔猪图像的局部和全局特征,然后经过一个特征增强模块( Feature Enhancement Module, FEM)进行多尺度特征融合并得到高分辨率的特征图,最后将融合后的特征图输入 Anchor-Free 检测头进行仔猪的定位和姿态识别。 阅读详情

注意力机制+人体姿态估计(human pose estimation)

本文从***Multi-Context Attention for Human Pose Estimation (CVPR2017)*** 入手,说一下个人对这篇文章的理解。大神还请多多指点。

注意力机制

首先说一下注意力机制,在我第一次看到注意力机制这个名词,我觉得好高大上(没见过市面)。**注!意!力!**这也太牛X了吧,人工智能果然名不虚传。好长一段时间,都是停留在幻想这个多么多么厉害。直到看到这篇博客:Attention注意力机制–原理与应用
传送门:https://blog.youkuaiyun.com/joshuaxx316/article/details/70665388
(好好看完哟!好东西)

Multi-Context Attention for Human Pose Estimation

然后说说上面的论文,Multi-Context Attention for Human Pose Estimation (CVPR2017),这篇文章出自香港中文大学王晓刚团队,他们组在人体姿态估计这块可以说是执牛耳者。

具体说说这篇文章,在17年刮起了一阵Attention的风,好多论文都融入了Google的Attention Is All You Need,这篇文章就是在这阵风下孕育而生的,只不过用在了人体姿态估计这个场景。
摘要中作者写到:

<
(篇八)C语言在母串删子串、输入位置截取子串 文章目录一、字符串二、删除指定的字符三、从母串中截取子串四、输入位置截取子串 本篇主要介绍C语言字符串中的相关操作,然后分析两个C语言实例——在母串中指定删除子串、在母串中截取子串 一、字符串 了解C 语言的都知道,C语言中没有字符串类型,所以C语言是用字符串常量、字符指针、字符数组来表示字符串。这些字符串都是以 NULL、’\0’或者ASCII==0来结尾。说白了就是一个个字符组成一串有序序列,... 阅读详情

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