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DRSI-Net: 双重残差空间交互网络用于多人姿态估计
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为Residual Steps Network（RSN）的新方法，用于聚合相同空间大小的特征以获取精细的局部表示，并在关键点定位方面取得精确结果。作者还提出了一种有效的注意机制Pose Refine Machine（PRM），在输出特征中权衡局部和全局表示，进一步改进关键点位置。该方法在多个基准测试中取得了最先进的结果，无需额外训练数据和预训练模型。
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关键要点
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提出了一种新方法——Residual Steps Network（RSN），用于聚合相同空间大小的特征以获取精细的局部表示。
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RSN 能够保留丰富的低级空间信息，从而实现精确的关键点定位。
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提出了一种有效的注意机制——姿态细化机器（Pose Refine Machine，PRM），在输出特征中权衡局部和全局表示。
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该方法在 COCO Keypoint Challenge 2019 中获得第一名，并在 COCO 和 MPII 基准测试中取得最先进的结果。
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该方法无需额外的训练数据和预训练模型，单个模型在 COCO 测试版中获得 78.6 分，在 MPII 测试数据集上获得 93.0 分。
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集成模型在 COCO 测试版中获得 79.2 分，在 COCO 测试挑战数据集上获得 77.1 分。
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