Hourglass 네트워크를 분석하기 위해 찾아본 첫번째 논문입니다. 이 논문은 hourglass network를 통해 사람의 포즈를 인식합니다.
논문 분석은 아래 블로그를 참고하여 공부했습니다.
https://curt-park.github.io/2018-07-03/stacked-hourglass-networks-for-human-pose-estimation/
[분석] Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation
[분석] Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation 03 Jul 2018 주관적 의견은 이탤릭체로 표기하였습니다. Introduction 사진 속에 담긴 사람들에 대해 더욱 이해를 높이기 위해서는 그들이 취하고 있는 ��
curt-park.github.io
참고자료: Stacked Hourglass Network 관련 ppt
https://www.slideshare.net/JaewookKang1/181123-poseest101-devfestpangyojwkang
181123 poseest101 devfest_pangyo_jwkang
GDG DevFest Pangyo 2018 dont be turtle proj presentation
www.slideshare.net
네트워크를 사용한 프로젝트 PPT 파일을 참고하여 공부할 때 참고했습니다!
코드는 아래 github을 clone했습니다.
https://github.com/yuanyuanli85/Stacked_Hourglass_Network_Keras
yuanyuanli85/Stacked_Hourglass_Network_Keras
Keras Implementation for Stacked Hourglass Network - yuanyuanli85/Stacked_Hourglass_Network_Keras
github.com
다음은 코드(netron 이용)와 논문을 통해 분석한 네트워크 모델입니다.
각 숫자별 layer의 세부사항 아래 excel 파일으로 parameter를 확인할 수 있습니다.
왼쪽, 오른쪽 두가지 버전이 있습니다. 왼쪽 layer 정리는 netron을 참고하였고 오른쪽 layer는 논문을 통해 수정한 layer입니다. 참고로, filter 크기와 갯수를 참고하여 일일히 계산했습니다 ㅠㅠ..흑..
논문을 참고하여 코드를 작성하고 싶은 분들에게 조금이나마 도움이 되었으면 좋겠습니다!
결론 이미지 파일을 넣으며 마무리짓겠습니다. 포스팅 봐주셔서 감사합니다 :) 설현님 사랑해요..
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