模型的主体结构有相关的论文可以参考吗

[ljl86092297]

您好，您的模型结构主要是采取了哪篇论文，可以把论文共享一下吗，我想学习一下谢谢。

[fire717]

Readme说了，backbone是mobilenet.
谷歌博客和我的分享文章也都写了。
head部分的话，没有论文，应该是谷歌自己设计的，本身也是姿态估计中常见的head，没啥创新点，发不了论文吧。

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很感谢您的回答， 在模型的损失函数中，headmap损失为什么在求差以后 loss 还要在乘以target*8+1 这是有什么原因吗？ 您可以解答一下或者有相关链接让我自主学习一下吗？

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还有一个问题，图中

_bone_idx 为何最大值只有6，如果需要检测17个关键点 是否需要再自己重新设定这个列表值。

[ljl86092297]

您好关于这些损失函数的设置有相关的论文可以参考吗？ 我刚接触这方面 想学习一下，不是很理解为什么需要这样设置损失函数。

[fire717]

1. 这个相当于对正负样本加权，对于一个heatmap，关键点区域很小，背景区域很大，就会出现正负样本不平衡的情况，此时的mask背景为0，关键点高斯核最大值为1.可以乘以8再加1，就变成背景为1，关键点最大值为8，这就变成了一个权重，相当于高斯核loss放大8倍，背景的loss不变
2. 17关键点是要重新设置，你可以直接遍历两两组合，也可以这样手动指定。这里7个点是我的场景只有7个点。而且实际测试这个多少个点、多少个组合，好像对整体精度影响并不大，就忘记改了
3. 这个没啥专门讲的论文吧，相当于基础知识了，可能一些论文中会作为一个小点提一下就过了，你要学习只有多读多看

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感谢您，所以这个8就是一个经验所得。

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关于您生成label 的offset 图中 small 的值就是large//4， 为什么需要这么多操作呢？

还有这里 为什么需要中心点关于图一半进行分类， 为什么中心点的左右两边的值不等。

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第二幅图是label2reg函数内的

[fire717]

offset文章中写过，这种缩放的会有偏移
第二个其它issue提到过，你翻翻