TransPose模型：基于CNN和变压器的人体姿态估计

资源摘要信息:"TransPose:转位" 知识点: 1. CNN特征提取器: CNN是卷积神经网络（Convolutional Neural Network）的缩写，是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别和分类任务中。CNN通过卷积层、池化层等结构，从图像中自动提取特征，无需手工设计特征，大大提高了图像处理的效率和准确性。 2. 变压器编码器: 变压器编码器是自注意力机制的一种，它可以处理序列数据，理解序列中各个元素之间的相互关系。在人体姿态估计模型中，通过注意力层可以捕获关键点之间的长期空间关系。 3. 预测头: 预测头是深度学习模型中的一个概念，通常位于模型的最后，用于将提取的特征转换为预测结果。在人体姿态估计模型中，预测头用于解释预测的关键点位置。 4. ResNet: ResNet是深度残差网络（Residual Neural Network）的缩写，是CNN的一种改进结构。通过引入残差连接，可以有效地解决深层网络训练困难的问题。ResNet广泛应用于图像分类、目标检测等领域。 5. HRNet: HRNet是高分辨率网络（High-Resolution Network）的缩写，通过保持高分辨率特征图，可以更好地捕捉到图像中的细节信息。HRNet在人体姿态估计领域表现出色。 6. COCO val gt bbox: COCO是Common Object in Context的缩写，是一个大型的图像识别、分割和字幕数据集。COCO val gt bbox是指在COCO数据集中的验证集（validation set）上的真实边界框（ground truth bounding box）。 7. AP（coco val gt bbox）: AP是平均精度（Average Precision）的缩写，是目标检测领域中评价模型性能的一个指标。AP通过计算预测框与真实框的交并比（Intersection over Union，IoU），来衡量模型对目标的定位准确度。 8. 模型参数: 模型参数是指模型训练过程中需要学习的参数。模型参数的数量会影响模型的计算复杂度和存储需求，同时也会影响模型的泛化能力。 9. CUDA: CUDA是计算机图形学和并行计算的一个平台和编程模型，由NVIDIA公司开发。通过CUDA，开发者可以利用NVIDIA的GPU进行高性能计算。在深度学习领域，CUDA是实现GPU加速的关键技术。 10. TransPose: TransPose是基于CNN特征提取器、变压器编码器和预测头的人体姿态估计模型。通过捕获关键点之间的长期空间关系，TransPose可以准确地预测人体的关键点位置。