HRNet原理

1. 前言

基于深度学习的两种方法：

基于regressing的方式：即直接预测每个关键点的位置坐标。

基于heatmap的方式：即针对每个关键点预测一张热力图（预测出现在每个位置上的分数）。

当前检测效果最好的一些方法基本都是基于heatmap的，所以HRNet也是采用基于heatmap的方式。

2.HRNet网络结构

conv层（2）：

Layer1层（1）：

transition1（1）:

stage2（1）：

transition2（1）:

stage3（1）：

transition3（1）:

stage4（1）：

3.预测结果（heatmap）的可视化

4.损失的计算

MSE均方根误差：

代码中在计算总损失时，并不是直接把每个关键点的损失进行相加，而是在相加前对于每个点的损失分别乘上不同的权重。

1. 评价准则