分形matlab代码-GNet-pose:论文的源代码发布：知识指导的深分形神经网络用于人体姿势估计

分形matlab代码网络姿势 项目页面： 更新9/27/2018： 在LSP数据集上达到93.9Pck的Prototxts和模型。 当我回复电子邮件时，我发现我上载的模型大约是2017年5月/ 6月（旧arxiv版本中的性能），而在2017年8月，使用较新的caffe版本，在LSP上的性能提高到了93.9。修复了下采样和/或上采样过时的问题（是的，它“神奇地”改善了性能）。 最好的模型是LSP数据集上的94.0071，但是它没有上载或在基准上发布。 概述 知识指导的深分形神经网络用于人体姿势估计。 论文的源代码发布，用于再现实验结果，并帮助研究人员进行进一步的研究。 先决条件 Python 2.7或Python 3.3+ 入门 1.下载数据和预先训练的模型 数据集（[]，[]） bash ./get_dataset.sh 楷模 bash ./get_models.sh 预测（可选） bash ./get_preds.sh 2.测试 从数据集中生成裁剪的补丁以进行测试： cd testing/ matlab gen_cropped_LSP_test_images.m matlab gen