发布时间:2022-11-27 17:30
接下来,我会为大家无死角的解析mmpose(Associative embedding-人体姿态估算),之前的文章,如下(以下是我工作的所有项目,每一个项目都是,我都做了百分百的详细解读,随着项目增多,为了方便不臃肿,所以给出以下链接)
视觉工作项目-为后来的你,提供一份帮助!
我相信,关于mmpose(以Associative embedding为例)的讲解,我的这一系列博客或许不是国内最早的,但是肯定是最详细的,该网络对应的论文为:
Associative embedding:Associative embedding: End-to-end learning for joint detection and grouping
如 果 本 人 代 码 修 改 了 很 多 , 在 最 后 一 个 章 节 , 我 会 公 布 我 修 改 之 后 的 源 码 \color{red}{如果本人代码修改了很多,在最后一个章节,我会公布我修改之后的源码} 如果本人代码修改了很多,在最后一个章节,我会公布我修改之后的源码
废话就不多说了,我们直接开始吧!
(01)姿态估算03-01:mmpose(Associative embedding)-资源下载(前奏准备):https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/108147598
(02)姿态估算03-02:mmpose(Associative embedding)-官方数据训练测试-MobilenetV2:https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/108148047
(04)姿态估算03-04:mmpose(Associative embedding)-白话给你讲论文-翻译无死角(1):https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/108205777
(06)姿态估算03-06:mmpose(Associative embedding)-源码无死角解析-训练架构总览:https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/108198880
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