Benchmarking and Error Diagnosis in Multi-Instance Pose Estimation

這篇文章不是介紹怎麼設計網絡去提高多人姿態檢測在數據集上的mAP值，而是去找出姿態估計算法爲啥得分這麼低的原因，更直白的講就是，這個模型效果不好，這個效果不好具體是哪些地方效果不好，文章探究的是這個更底層的原因，而不是簡單粗暴的堆trick提高mAP。文章是2017年發表的，當時比較出名的兩個多人人體姿態估計網絡是Google的GRMI和CMU的OpenPose，文章就是根據這兩個模型來查找原因。

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