论文：Joint COCO and Mapillary Workshop at ICCV 2019:Keypoint Detection Challenge Track

GitHub：https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch

ICCV 2019

论文对于高IOU情况下的遮挡问题，比如一个框中有2个物体这样的情况，提出了instance cue + recurrent refinement的姿态估计方法。

最终在coco测试集上取得了单模型76.2的mAP，多模型集成77.3的mAP，经过额外的微调网络后处理可以达到77.8的mAP。

网络结构：

论文的整体网络结构，基于HintPose这样的姿态估计框架。在该框架的基础上，提出了instance cue + recurrent refinement两个改进点。

训练过程中，对于一个目标框中有2个目标的情况，分别使用各自目标对应的instance cue分别送入该网络结构2次。

When there are multiple cues in a bounding box, the same cropped image are fed into the model multiple times with each cue

instance cue ：

一个基于目标物体的，经过高斯处理的单通道的热力图，将其作为一个embedding，也就是instance cue。

那么在训练和测试的时候，这个instance cue分别怎么得到呢？

训练的时候，可以基于分割或者关键点的信息得到。在测试的时候，可以先使用一个简单的网络预测得到分割信息，从而得到该instance cue。

recurrent refinement：

这里使用了2个1*1的卷积模块。第一个是为了使用上一步输出的特征图来更新当前的特征图信息。另一个是为了给下一步提取有用的特征图信息。

one is to update feature maps using information from the previous output and another is to extract meaningful information for the next hop

整个的recurrent refinement循环了3次，也就是3个hops。

实验结果：

可以看出，instance cue和recurrent refinement都对最终的mAP有一定的提升。

未来工作：

使用分割的特征图来代替论文的高斯滤波后的基于点的特征图，来作为最终的instance cue。

Another way to improve our model can be to use a different type of instance cue, such as segmentation maps