openpose中卷积层数据

在OpenPose中，卷积层的数据是通过使用扩张卷积（dilated convolution）和残差连接来进行处理的。具体来说，通过删除某些层的步幅并使用扩张参数值为2的卷积块，以保留感受野。同时，每个具有7x7内核大小的卷积被一个具有相同感受野的卷积块替换，以捕获远程空间依赖关系。这些卷积块由连续的1x1、3x3和3x3内核大小的卷积组成，并通过残差连接来保证网络的深度。在OpenPose的初始阶段和5个细化阶段中，每个阶段都包含两个并行的分支，用于热图估计和PAFs。这些卷积层的数据通过对网络输入进行处理，最终得到姿势估计的结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [论文阅读|Lightweight OpenPose](https://blog.csdn.net/weixin_45782047/article/details/123057011)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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