本文探讨了在pose估计领域中，如何通过中继监督改进Hourglass模块的表现，并引入硬标签与教师软输出的结合，以提升模型训练效果。文章深入分析了这一创新思路，并总结了前人的研究与见解。
如果这一系列博客之前的都有看了，且有了解过pose领域的hourglass，
这篇文章的idea就很清晰了：
对每个hourglass module的中继监督，同时加入hard label&teacher’s soft output
关于文章的一些思考，一些别人的博客翻译总结的很好：
Knowledge Distillation(9)——Fast Human Pose Estimation
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对每个hourglass module的中继监督，同时加入hard label&teacher’s soft output
关于文章的一些思考，一些别人的博客翻译总结的很好：
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