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51CTO-深度学习顶级论文算法|关键点定位论文网络结构详解|唐宇迪|中国AI数据|文章2
作者:CNAI / 2019-09-12 / 浏览次数:58

51CTO-深度学习顶级论文算法|关键点定位论文网络结构详解|唐宇迪|中国AI数据|文章2

深度学习顶级论文算法

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得到的一个那个前一阶段的结果跟我们得到的终将得到一个卷积的一个结果,也连在一起,得到了一个46×46×48的啊一个大小,
然后呢,咱们再进行卷积,也是为了得到一个46×46×15的啊。一个是4+1,得到一个第二阶段的一个结果图,
然后咱们再看第3阶段,第三阶段是怎么做?第3阶段啊,咱们首先,第3节课上课就说。
前两个阶段我们是有原始同样的输入法,从前两个阶段之后咱们就没有,这个原始图要输了,咱们是把这个课程图啊,
第2部分得到的一个中间结果,拿过来,啊,我们看就把这个46岁。16:003十二拿过来了,然后咱们就各卷机卷7×16×46×88,
后面的每个词都用啊,咱们第2阶段得到这个128个特征图,既有转机啊,转机啊,其实就差太多了,我们看每一部都是有钱人。
进一步的一个阶段性的结果是吧?然后呢,连在一起最后得到一个图是吧?他说我们后一阶段使用前一段的一个中间结果,
而不是用前一阶段的阶段性预测结果啊,大家一定要注意,实际上是阶段性预测结果,为什么咱们已经这个图定好了15个呢,
就是前一阶段每一个关键点的预测结果加上一个背景预测结果。拍照大家可能看到一下吧,还有一个东西啊,
这个东西什么爱这个东西啊,其实啊,我看这篇论文我看到这个点的时候,唉,其实我挺佩服这个作者的啊,
是吧,这个东西我之前也没有接触过啊,看这个论文为。也学到很多东西,嗯,是什么是什么意思啊?就是说唉,
对于一个图像来说,咱们这个人关掉定位的关键点啊,是在一个什么样的位置啊?
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