《表2 在四个数据集上的结果比较》

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《提高人体姿态估计网络效果的弱监督方法》

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在推理阶段，将s网络的输出与h网络的输出叠加作为最终结果。表2是本文方法在MSCOCO数据集和三个目标场景数据集上的结果，固定输入尺度为192×256，在HRNet-W32和HRNet-W48分别进行了对比实验。从HRNet原网络在W32和W48的效果可看出，该网络随着特征通道数的提升，模型大小、计算量均增加了一倍，但在目标数据集上的表现并没有太大幅度的提升。