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璐璐yao
追梦璐
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HRnet网络结构分析(deep high-resolution representation learning for human pose estimation)
这几天认真的看了pose_hrnet.py的代码,源码地址:https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch总结HRnet网络结构图:原创 2020-04-03 21:47:31 · 897 阅读 · 0 评论 -
Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation相关链接收藏
本文记录了在学习该论文时查阅的相关链接:论文原文论文代码COCO数据集介绍MPII Human Pose datasetStacked Hourglass Networks for Human Pose Estimationdilated convolution微软亚洲对本篇文章的简单阐述...原创 2020-03-04 19:06:22 · 155 阅读 · 0 评论 -
Relational inductive biases, deep learning, and graph networks的学习笔记
关于一个对Relational inductive biases, deep learning, and graph networks的个人理解文章目录关于一个对Relational inductive biases, deep learning, and graph networks的个人理解AbstractIntroductionReferenceAbstractAI现在已经开始发展到一...翻译 2020-03-02 23:39:56 · 480 阅读 · 0 评论 -
Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation论文笔记
论文笔记文章目录论文笔记前言预备知识Network ArchitectureReferences前言人体姿态估计(Human Pose Estimation)的问题可以分为两大类,2D姿态估计 和 3D姿态估计其中2D姿态估计在当下的研究多为多人姿态估计,有两种主要的解决思路:top-down : 对图形进行目标检测,然后将人找出,再resize后输入到网络中进行姿态估计。(速度很快,...原创 2020-03-02 13:38:45 · 490 阅读 · 0 评论 -
GRAPH ATTENTION NETWORKS论文笔记
关于GAT论文的理解笔记文章目录关于GAT论文的理解笔记为什么要提出GAT?GRAPH ATTENTIONAL LAYEREvaluationReferences为什么要提出GAT?在处理一些non Euclidean的graph问题中,目前主流的方法是两种: 1. spectral approaches 2. non-spectral apporoaches对于spectral的方法...翻译 2020-02-29 22:19:32 · 751 阅读 · 1 评论