multi_pose

[lijain]

Thank you for sharing this code. I would like to ask you more about_ Don't directly regress 17 corners in post as in target detection?
Another one is about multi_ The understanding of some parameters in post is right. Please correct them：
#中心点的热力图
hm = np.zeros((self.num_classes, output_res, output_res), dtype=np.float32)
#关节点的热力图
hm_hp = np.zeros((num_joints, output_res, output_res), dtype=np.float32)
#不同物体中心是否在一起的设置(代码中没用到)
dense_kps = np.zeros((num_joints, 2, output_res, output_res),
dtype=np.float32)
# 不同物体中心是否存在设置(代码中没用到)
dense_kps_mask = np.zeros((num_joints, output_res, output_res),
dtype=np.float32)
#物体长宽的设置
wh = np.zeros((self.max_objs, 2), dtype=np.float32)
#关节点位置的设置
kps = np.zeros((self.max_objs, num_joints * 2), dtype=np.float32)
#中心点下采样的误差
reg = np.zeros((self.max_objs, 2), dtype=np.float32)
#中心点的位置
ind = np.zeros((self.max_objs), dtype=np.int64)
# reg_mask回归的是有无目标，以掩码mask是否等1表示，返回self.max_objs个回归mask
# 这里相当于记载一张图片存在哪些目标，有的话对应索引设置为1，其余设置为0。
reg_mask = np.zeros((self.max_objs), dtype=np.uint8)
kps_mask = np.zeros((self.max_objs, self.num_joints * 2), dtype=np.uint8)
#关节点的误差
hp_offset = np.zeros((self.max_objs * num_joints, 2), dtype=np.float32)
# 关节点的位置
hp_ind = np.zeros((self.max_objs * num_joints), dtype=np.int64)
#关节点位置是否存在
hp_mask = np.zeros((self.max_objs * num_joints), dtype=np.int64)

[xingyizhou]

I didn't uderstand the first question. The rest are correct as far as I can see.

[cugblizz]

Thank you for sharing this code. I would like to ask you more about_ Don't directly regress 17 corners in post as in target detection?
Another one is about multi_ The understanding of some parameters in post is right. Please correct them：
#中心点的热力图
hm = np.zeros((self.num_classes, output_res, output_res), dtype=np.float32)
#关节点的热力图
hm_hp = np.zeros((num_joints, output_res, output_res), dtype=np.float32)
#不同物体中心是否在一起的设置(代码中没用到)
dense_kps = np.zeros((num_joints, 2, output_res, output_res),
dtype=np.float32)

不同物体中心是否存在设置(代码中没用到)

dense_kps_mask = np.zeros((num_joints, output_res, output_res),
dtype=np.float32)
#物体长宽的设置
wh = np.zeros((self.max_objs, 2), dtype=np.float32)
#关节点位置的设置
kps = np.zeros((self.max_objs, num_joints * 2), dtype=np.float32)
#中心点下采样的误差
reg = np.zeros((self.max_objs, 2), dtype=np.float32)
#中心点的位置
ind = np.zeros((self.max_objs), dtype=np.int64)

reg_mask回归的是有无目标，以掩码mask是否等1表示，返回self.max_objs个回归mask

这里相当于记载一张图片存在哪些目标，有的话对应索引设置为1，其余设置为0。

reg_mask = np.zeros((self.max_objs), dtype=np.uint8)
kps_mask = np.zeros((self.max_objs, self.num_joints * 2), dtype=np.uint8)
#关节点的误差
hp_offset = np.zeros((self.max_objs * num_joints, 2), dtype=np.float32)

关节点的位置

hp_ind = np.zeros((self.max_objs * num_joints), dtype=np.int64)
#关节点位置是否存在
hp_mask = np.zeros((self.max_objs * num_joints), dtype=np.int64)

hey，I am also interested in human pose estimation.Is it convenient for you to share your understanding of the parameters?Thanks in advance!!!