Gaussian heatmap

Gaussian heatmap是一种平滑且连续的概率分布，用于表示关键点的位置概率。它通过将高斯分布函数应用于每个关键点的位置来生成，以此来表示关键点的位置概率。具体来说，以关键点为中心的高斯分布函数在该点处取得最大值，并随着距离中心点的增加而逐渐减小。这种方法能够将关键点的位置表示为一个连续的、光滑的函数，适用于像素级别的关键点检测任务。生成高斯热图时，通常会选择一个合适的高斯核大小，并将其应用于高斯分布上，然后通过卷积运算得到一个平滑的热图。这个卷积过程可以使用常规的卷积操作来实现，例如使用PyTorch的conv2d函数。通过生成高斯热图，我们可以更好地表示每个关键点的位置概率分布，从而提高关键点检测的准确性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>