Stacked Hourglass Networks
終於跳進人體姿態估計的坑了，本篇文章來源於ECCV2016。 論文鏈接 它的亮點是通過反覆上採樣和下采樣，不斷地融合空間信息，這樣就可以把各個關鍵點的信息連貫地融合到一起，最後輸出基於像素點的預測，它是一個singel pipeline，其中feature map最小的是4 * 4。 它的設計如圖3：經由卷積層和max pooling層將feature map降至較低的分辨率，在Max pooli
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