AI备忘录 - 论文阅读 - Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation 的评论
论文：Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation - CVPR2019作者：Ke Sun1, B...
博主你好，请问有实现这个代码的demo吗
论文里感觉是把每一次的 exchange unit 都作为了一种尺度的特征融合.
感谢博主的回复，关于您所提及的文章中的这句话我也有看到，首先提一下我觉得8是8次多尺度融合，而不是8个尺度融合，此外，1个exchange blocks包含三个并行的卷积单元和一个跨越并行单元的交换单元，在第四stages ，只采用最高分辨率的信息，它仍然要融合其他3个尺度，而1个exchange blocks只有3个卷积单元，3个exchange blocks是怎么融合4个尺度的
8 个尺度，个人理解的是，每个残差单元，涉及到两种类型的特征传递，一个是同一分辨率的 feature maps; 另一种是跨分辨率 feature maps 间的特征传递. 这样的话特征融合实际上就包含了 4x2 八种.
这个网络结构设计可能包含了很多作者的经验，比如最终的 heatmap 只采用最分辨率的，文章就有说明：We regress the heatmaps simply from the high-resolution representations output by the last exchange unit, which empirically works well.
关于进行了 8 个多尺度融合. 这个不是很了解我的理解每个不是每个block包括四个残差单元嘛，就是每个并行层通过相应的四个残差组，然后再每个block末尾通过exchange units把各个尺度（例如第二个stage只有两个尺度） 融合起来，怎么会有8个尺度呢？还望博主有空解答。
感谢博主的分享，不过博主对于文中的第 2，3，4 个 stages 中分别包含 1，4，3 个 exchange blocks，这个是怎么看的，为什么第四阶段反而比第三阶段少一个