人体姿态检测—

论文：《Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation》

1.概述：

论文提出级联金字塔网络（Cascaded Pyramid Network ，简称CPN），包含两个阶段：GlobalNet和RefineNet。GlobalNet是特征金字塔网络，可以定位简单的关键点，如眼睛和手，虽然无法识别被遮挡的关键点，但是可以提供上下文信息，用于推断被遮挡的关键点。RefineNet通过整合GlobalNet所有级别的特征来处理比较难识别的关键点。为了解决多人姿态估计，论文采用自上往下的方法，首先生成人体边界框，之后通过CPN实现关键点检测。

2.网络结构：

为了处理处理难的样本，作者在loss上面做了一定的处理，最后的L2 loss作者希望针对难的关键点进行监督，而不是针对所有关键点uniform的进行监督，所以作者提出了一个Hard keypoint mining的loss。

def ohkm(loss, batch_size,top_k):ohkm_loss = 0.for i in range(batch_size):sub_loss = loss[i]topk_val, topk_idx = tf.nn.top_k(sub_loss, k=top_k, sorted=False, name= 'ohkm{}'. format(i) )tmp_loss = tf.gather(sub_loss, topk_idx, name='ohkm_loss{}'.format(i))ohkm_loss += tf.reduce_sum(tmp_loss) / top_kohkm_loss /= batch_sizereturn ohkm_loss

3.参考：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/85506259
https://github.com/Longqi-S/keras_cpn
https://github.com/chenyilun95/tf-cpn

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人体姿态检测——CPN

论文：《Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation》

1.概述：

2.网络结构：

3.参考：

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