DensePose：Dense Human Pose Estimation In TheWild

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一、概述预览
DensePose 估计旨在完成从 RGB图像中所有的人体像素 到 人体3D表面 的映射。
相关构成，用文中的话即为(Mask-RCNN + DenseReg)

二、主要工作
主要工作可以总结为三点：
1.通过收集SMPL与COCO中人的密集坐标对应，手动标注建立标注了DensePose COCO数据集。
2.设计了一个可以用于输出uv坐标的框架。
3.训练了一个‘teacher’网络模型，来补齐稀疏点图像到密集监督信号。

三、相关知识
个人认为，要理解整篇文章需要的知识储备，涉及的比较多

1.UV纹理贴图坐标：
请参考：

https://www.cnblogs.com/jenry/p/4083415.html

2.Mask-RCNN

https://blog.youkuaiyun.com/linolzhang/article/details/71774168

3.DenseReg
没有找到相关的介绍教程，可以看看原论文，或者过些日子写一篇关于DenseReg的个人理解。

4.Detectron
和Mask-RCNN一样都是在FaceBook的Detectron平台上实现。

https://github.com/facebookresearch/Detectron

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