近几年动物关键点检测模型

近几年，随着深度学习技术的发展和应用，动物关键点检测模型也得到了很大的发展和提升。以下是一些近年来较为流行的动物关键点检测模型：

1. Hourglass网络：Hourglass网络是一种全卷积神经网络，它可以对图像中的关键点进行端到端的检测。该网络采用了逐级下采样和上采样的方法，可以在保留图像细节的同时提取更高层次的特征。

2. Faster R-CNN网络：Faster R-CNN是一种基于深度学习的目标检测算法，可以用于动物关键点检测。该算法将检测过程分为两个阶段，首先通过区域提议网络(RPN)生成候选区域，然后在候选区域上使用卷积神经网络进行分类和回归，最终得到关键点的位置。

3. Mask R-CNN网络：Mask R-CNN是一种基于Faster R-CNN的改进算法，可以同时进行目标检测和语义分割。在动物关键点检测中，该算法可以将检测到的物体的边界和关键点进行精确的分割和细化。

4. HRNet网络：HRNet是一种高分辨率网络，可以同时处理多个分辨率的特征图。该网络在动物关键点检测中表现出了很好的性能，在保留图像细节的同时可以提取更高层次的特征。

5. EfficientDet网络：EfficientDet是一种高效的目标检测算法，可以在保证准确率的情况下大幅减少计算量和模型大小。在动物关键点检测中，该算法可以通过调整网络结构和参数来实现不同的精度和速度。