热图回归（Heatmap Regression）

热图回归（Heatmap Regression）是一种常用于关键点估计使命的方法，特殊是在人体姿态估计中。它的根本思想是通过天生热图来表现某个关键点在图像中出现的概率或强度。以下是热图回归的主要特点和工作原理：
主要特点

• 热图表现：
  
     
  
  • 每个关键点对应一个热图，热图中的每个像素值表现该位置为关键点的概率或响应值。值越高，表现该位置越大概是关键点的位置。  
    
    
  
• 量化误差：
  
     
  
  • 由于热图是离散的，随着图像分辨率的降低，大概会导致量化误差。这意味着关键点的真实位置大概无法准确地映射到热图的像素上。  
    
    
  
• 高盘算开销：
  
     
  
  • 天生和处理热图需要大量盘算，特殊是在多个人体姿态估计时，随着关键点数量的增加，盘算开销明显增加。  
    
  
  

工作原理

• 天生热图：
  
     
  
  • 通过卷积神经网络（CNN）对输入图像举行处理，网络输出的特征图颠末后续处理（如上采样）天生热图。  
    
    
  
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