熱圖回歸（Heatmap Regression）是一種常用于關鍵點估計任務的方法，特別是在人體姿態估計中。它的基本思想是通過生成熱圖來表示某個關鍵點在圖像中出現的概率或強度。以下是熱圖回歸的主要特點和工作原理：
主要特點
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熱圖表示：
- 每個關鍵點對應一個熱圖，熱圖中的每個像素值表示該位置為關鍵點的概率或響應值。值越高，表示該位置越可能是關鍵點的位置。
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量化誤差：
- 由于熱圖是離散的，隨著圖像分辨率的降低，可能會導致量化誤差。這意味著關鍵點的真實位置可能無法準確地映射到熱圖的像素上。
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高計算開銷：
- 生成和處理熱圖需要大量計算，特別是在多個人體姿態估計時，隨著關鍵點數量的增加，計算開銷顯著增加。
工作原理
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生成熱圖：
- 通過卷積神經網絡（CNN）對輸入圖像進行處理，網絡輸出的特征圖經過后續處理（如上采樣）生成熱圖。
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