ICCV 2015 code available http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/cnn_heatmap/ 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。 网络框架如下： 本文对于关节位置的估计提出了一个 heatmap概念，而不是一个坐标的回归。这样做可以提高关节定位的鲁棒性。 Spatial fu

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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

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Flowing and Fusing 论文分享 题目：Multiple Object Tracking by Flowing and Fusing （CVPR2020） 论文连接 1. 要解决的问题： 大多数的MOT的方法都是两个步骤： 1）在输入帧上分别运行一个运动模型和一个外观模型，分别生成运动和外观特征； 2）根据运动和外观特征在帧之间进行目标关联。 然而，这两个步骤在端

Multiple Object Tracking by Flowing and Fusing 通过光流和融合实现多目标跟踪 摘要： 大多数的多目标跟踪(MOT)方法都是为两个子任务计算单独的目标特征:目标方向的运动估计和成对的再识别(Re-ID)。由于视频帧之间的目标数目不确定，这两个子任务在端到端深度神经网络(DNNs)中都很难有效地扩展。针对上述问题，本文设计了一种端到端DNN跟踪方