論文閱讀：《Flowing ConvNets for Human Pose Estimation in Videos》ICCV 2015
概述 本文主要用CNN網絡來進行人體姿態估計，加入了temporal 信息以提高精度。本文的四個貢獻： 1. 提出了一個更深的CNN網絡（相比於Alex-Net），不同於之前的迴歸座標，而是迴歸heatmap，這樣可以提高關節點定位的魯棒性，並且更利於在訓練過程中的可視化觀察。 2. 提出一種空間融合層，用來學習隱式空間模型，即用來提取關節點之間的內在聯繫 3. 使用光流信息，用來對準相鄰幀的he
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