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上传时间: 2021-03-21
详细说明：学习精巧的局部表示以进行多人姿势估计
消息
我们的论文已被ECCV2020接受为Spotlight
介绍
这是的火炬实现，赢得了2019年COCO Keypoint挑战赛，并且在COCO测试开发和测试挑战数据集上均排名第一，如所示。原始回购基于Megvii Inc.的内部深度学习框架（MegBrain）。
在本文中，我们提出了一种称为残留步骤网络（RSN）的新方法。 RSN有效地聚合具有相同空间大小的特征（内部特征）以获得精致的局部表示，这些局部表示保留了丰富的低层空间信息并导致精确的关键点定位。此外，我们提出了一种有效的注意力机制-姿势优化机（PRM），以进一步优化关键点位置。我们的方法在2019年COCO关键点挑战赛中获得了第一名，并且在不使用额外的训练数据和预训练模型的情况下，在COCO和MPII基准上均获得了最新的成果。我们的单一模型在COCO测试开发上达到78.6，在MPII测试
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