『演算法學習』CPN：Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation
原文L：https://www.cnblogs.com/hellcat/p/10138036.html
CVPR2018的文章，用於關鍵點檢測（原話叫“多人姿態估計”）。本算髮聚焦點在於處理多人姿態估計所面臨的挑戰：關鍵點遮擋，關鍵點不可見，複雜背景等——就是優化對於難以檢測的點的預測，即著重於處理 “hard” 關鍵點。
思路就是detector先定位bbox，然後使用CPN檢測關鍵點，其中原作者使用的是FPN進行bbox定位（下圖解釋了FPN的優越性），並應用了ROIAlign。
CPN本體由兩部分組成：GlobalNet和RefineNet，流程如下圖所示，GlobalNet對關鍵點進行粗提取，RefineNet精細加工難以識別的網路（RefineNet對不同層資訊進行了融合，可以更好的綜合特徵定位關鍵點）。
RefineNet基於GlobalNet生成的特徵金字塔，其連結了所有層的金字塔特徵用於定位“hard”關鍵點。
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