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通过首尾拼接沙漏模块实现上采样和下采样,网络捕获并整合图像所有尺度的信息。这样既能捕捉小范围的特征(如手指),也能捕捉大范围的特征(如姿势)
对每个规模信息捕捉的需求促成了漏斗设计。局部信息对于检测识别特征很重要,而姿势估算需要对整个身体的特征有一个连贯的认知。沙漏是能捕捉所有这些特征然把他妹组合一起的一个简单、最小化的设计
应用了相关的CNN技术,如参考Inception,使用多个小卷积核代替大卷积核,使用残差连接
通过堆叠沙漏,模型可以来回的从下到上和从上到下检索特征,从而重新评估初始的初始评估和整个图片的特征。另外,中间监督可以是每一个沙漏都考虑局部和全局特征