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51CTO-深度学习顶级论文算法|关键点定位论文细节实现解读|唐宇迪|中国AI数据|文章2
作者:CNAI / 2019-09-12 / 浏览次数:41

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这个东西不是不现实是吧,我们对所有的关键点也都是结合在一起进行一个工作的对吧?啊,不能说工作,
这就是咱们干什么也好,咱们这些东西啊都是。同时啊,协调的,然后呢,这篇啊,这篇论文他说了这样一个事实,
然后在这个事实说明了什么这个事实啊,对这个事实就说告诉咱们,我的胳膊肿的关键点的信息我们不能。
光去从胳膊肘这么一个小的区域啊,比如说我们只看这么一个小的区域去预测出来,唉,这个点在什么位置?
我们需要看更大的区域,这就是我刚才讲的感受也这个东西,我们更大的感受也能够。更好的利用上下文信息,
上下文信息呢,也就是说,我们可以根据其他的关键点的位置,其他关联信息来综合的去预测出来咱们这个点的位置,
就是说我们需要更大的感受。的图像来说,我们更大的一个范围啊,最好是能达到一个全局的范围,
更大的范围更有利于咱们这样识别出来一个关键点,我一看结果就说,此类之一,没有很好。 要把咱们这个观点预测出来,
我们看42,62,因为他有更好的更大的感受野了,他就能够更好的去综合其他关联信息啊, 也就是咱们这个品牌这个field,
这个上下文信息,所以说呢,他这个点。预测的会更准一些, 然后咱们再看这个stage3,又在2的基础上进行了结合是吧?
刚才我们说什么,c可以说是吧, 咱们是个剧烈的网络,每一个网络呢都要利用好前面这个。网络学好这个信息,
在我的网络在进行一个转换的过程, 就是说我们要微调,微调用一用好其他的关节点,我们看这个cp3,唉,咱们这个观点预测的是不是就很准了?
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