姿態估計「2D/3D Pose Estimation and Action Recognition using Multitask Deep Learning」
提出了用於2D/3D姿態估計，及行人行爲分析的多任務框架。姿態估計一般做的事熱點估計，需要使用argmax函數復原座標，破壞了端到端的BP鏈。 姿態估計使用迴歸的方法，擴展Soft-argmax函數用於處理2D/3D姿態迴歸。姿態估計網絡包括K個預測塊，用於調整姿態，最後一個預測是姿態的估計。低層的視覺特徵是副產物，姿態迴歸結構如下所示： soft-argmax層，對於2D熱力圖輸入，歸一化的信號
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