HourGlass源码阅读

HourGlass就是多个沙漏网络的堆叠
其中单个沙漏的流程图如下图所示：

由上图可以看出，单个沙漏模块由resNet模块堆叠而成，经过四次下采样和四次上次采样，相同大小特征图的层进行contate.
结果是对每个类别关键点建造一个Gaussian Map(与输入图片同大小），损失采用MSE损失

关于在很多主干网络中都用到了encoder-decorder,其本质上是将图片信息进行压缩编码，然后再解码成我们需要的另一种信息表达方式；在物理意义上，下采样的过程可以将更大感受野的像素信息进行融合编码，上采样的过程可以保持最终输出信息的高分辨率；但是下采样最重要的目的是减少参数量和计算量以便可以增加深度，如果不进行下采样，扩大感受野的方式可以用到dilatedconv,其精度会略高于有下采样的网络，在比如HRNet是一个始终以高分辨率传输的网络，其参数量非常大，但是精度要高于Hourglass;是否需要上采样主要是看最终的应用，很多分类网络是不需要上采样的（最后一层直接使用GAP）就好了；

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