論文閱讀：《Convolutional Pose Machines》CVPR 2016
概述 本文使用CNN進行人體姿態估計，它的主要貢獻在於使用順序化的卷積架構來表達空間信息和紋理信息。順序化的卷積架構表現在網絡分爲多個階段，每一個階段都有監督訓練的部分。前面的階段使用原始圖片作爲輸入，後面階段使用之前階段的特徵圖作爲輸入，主要是爲了融合空間信息，紋理信息和中心約束。另外，對同一個卷積架構同時使用多個尺度處理輸入的特徵和響應，既能保證精度，又考慮了各部件之間的遠近距離關係。 網絡結
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