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VGG由5层卷积层、3层全连接层、softmax输出层构成，层与层之间使用max-pooling（最大化池）分开，所有隐层的激活单元都采用ReLU函数。

2023-03-22 17:01:47 118

原创人体姿态识别论文：End-to-End Trainable Multi-Instance Pose Estimation with Transformers翻译前半部分

摘要：提出了一个新的端到端可训练的多实例（multi-instance)姿态估计模型，其结合了CNN和Transformer。我们将多实例图像姿态估计作为直接集合预测问题。受最近关于Transformer端到端可训练的目标检测工作的启发，我们使用Transformer编码器-解码器架构和二部图匹配（bipartite matching）方案来直接回归给定图像中所有个体的姿态。我们的模型称为POse Estimation Transformer(POET)，使用一种新的基于集合的全局损失进行训练，该全局损

2023-01-04 17:51:36 766

空空如也

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