级联金字塔结构卷积神经网络

级联金字塔结构卷积神经网络（Cascade Pyramid Network, CPN）是一种用于人体姿态估计的深度学习模型。该模型通过级联多个金字塔结构的子网络来逐步提取特征并预测人体关节点的位置。

金字塔结构是指在不同尺度下建立多个特征图，以捕捉不同尺度下的信息。CPN模型通过堆叠多个金字塔结构，以逐步细化特征表示并提高姿态估计的准确性。

在CPN中，每个金字塔结构都由两个子网络组成：上半身子网络和下半身子网络。上半身子网络主要负责估计上半身的关节点位置，下半身子网络则负责估计下半身的关节点位置。这种分层设计可以提高模型对复杂姿态的建模能力。

CPN模型通过级联多个金字塔结构来逐步提炼特征。在每个金字塔结构中，上一层的输出被用作下一层的输入，以便更好地捕捉不同尺度下的信息。最终，CPN模型可以通过多层级联提取到丰富的特征，并用于准确地估计人体关节点的位置。

总的来说，级联金字塔结构卷积神经网络是一种用于人体姿态估计的深度学习模型，通过多层级联的金字塔结构来提取多尺度的特征，并实现准确的关节点位置估计。