每日论文学习：Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation

最新推荐文章于 2022-04-06 21:25:43 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_35890328/article/details/103627261
介绍DeepHigh-ResolutionRepresentationLearningforHumanPoseEstimation，一种用于人体姿态估计的最新SOTA方法。该方法通过多尺度特征融合避免了传统方法中因池化操作导致的分辨率损失，旨在提高模型的特征学习能力。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation(目前SOTA,已经开源)
作者：Ke Sun, Bin Xiao, Dong Liu, Jingdong Wang
论文链接：https://arxiv.org/abs/1902.09212
代码链接：https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch
论文解读：https://mp.weixin.qq.com/s/ZRCzBTBmlEzQCVo1HLWtbQ

这个工作是目前姿态估计领域sota的方法，对网络结构下手。

主要思想感觉是为了解决之前姿态估计由于pooling操作带来的分辨率丢失，因此作者考虑用多尺度特征融合的方式来保证在分辨率不丢失的情况下同时模型能够学习到更好的特征。

 

qq_35890328
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2D多人关键点：《Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation》
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论文链接：https://arxiv.org/pdf/1902.09212.pdf 工程链接：https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch 最近在看人脸关键点检测，刚好看到了有人使用了HRNet(这篇论文中作者提出的方法)，所以就被吸引了，看看该网络结构的特殊性；（2020-2-9） ...
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《Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation》
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Day 2: Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation
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