人体姿态估计 - Bottom-Up Human Pose Estimation Via Disentangled Keypoint Regression（DEKR）

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人体姿态估计方法分类

• Top-Down
  pipeline：图片 -> 检测器 -> 多个行人 -> for person in detected persons，单独做关键点检测
  优点：精度高
  缺点：计算量大，耗时高
• Bottom-Up
  pipeline：图片 -> 关键点回归(heatmap估计) -> 关键点分组(keypoints grouping) -> 每个人的关键点
  不需要做grouping的方法：图片 -> 中心点检测 -> 中心点回归 -> 每个人的关键点
  比如centernet。

和Group Conv的区别

• 不同的branch的输入来自于上一级不同的channels组合
• 计算量&参数量更小（没有升维操作，上一级是256通道，假设8个branch，分离之后每个branch通道为32）

其实区别感觉不大。。。