论文阅读：《Flowing ConvNets for Human Pose Estimation in Videos》ICCV 2015
概述 本文主要用CNN网络来进行人体姿态估计，加入了temporal 信息以提高精度。本文的四个贡献： 1. 提出了一个更深的CNN网络（相比于Alex-Net），不同于之前的回归坐标，而是回归heatmap，这样可以提高关节点定位的鲁棒性，并且更利于在训练过程中的可视化观察。 2. 提出一种空间融合层，用来学习隐式空间模型，即用来提取关节点之间的内在联系 3. 使用光流信息，用来对准相邻帧的he
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