CPM 模型压缩怎么做的？有压过 OpenPose 吗？

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参考回答：

预测和图像特征计算模块可以被深度网络架构来取代，其中图像和组织特征的表达可以从数据中直接学习。卷积架构让全局可导，因此可以CPM所有阶段联合训练。CPM可以描述为在PM隐含空间模型框架下的卷积架构。

1）用局部图线索来进行关键定位

第一阶段只用局部图线索来预测部件信任度。figure 2c展示用本地图信息的部件检测的深度网络。先序哦是局部的因为第一阶段感知野只是输出像素附近的一小块。我们用5层卷机网络组成的结构（尾部是量个1x`1卷积层的全卷积架构）。实践中，为了得到一定精度，我们把图片标准化为368x368，感受野是160x160.网络可以看成让深度网络在图像上滑动，并将160x160中局部图像线索回归至代表了各个部件在各个位置的score的P+1大小输出向量。

2）基于空间环境信息的级联预测

对于性状稳定的头和肩膀，检测效果很好，然而人体骨架的连接处准确率就很低，因为形状差异很大。部件周围的信任映射，虽然有噪声，但是很有价值。figure 3中，当检测右手肘时，右肩膀的信任映射达到高峰，可以成为一个很强的线索。后续阶段的预测器（gt）可以用图位置z附近含有噪声的信任映射里的空间组织信息（fai），并且利用“部件的几何设定都是恒定的”这一事实来提高改善预测。

第二个阶段，分类器g2接收特征x2和前一阶段fai的输入。前一阶段不同部件的位置z附近的空间区域产生信任映射，特征方程是把信任映射出的特点编码。CPM不用显式方程来计算环境特征，而是定义含有前一阶段信任度的fai作为预测机的感受野。

这个网络的设计为了在第二阶段输出层得到一个足够大的感知野，可以学习复杂和长距离的部件关系。通过应用迁移阶段的输出层特征（而不是用图模型的显式方程），后续卷积层自由结合最有预测力的特征，来形成环境信息。第一阶段的信任映射来自用小感知野来检验局部图像的网络。第二阶段，我们设计了一个极大扩充的等价感知野。大感知野可以用两种方法实现：牺牲准确度的池化，增加参数为代价的加大卷积核大小，或者冒着可能让反传消失风险增加网络层数。我们选择增加卷积层，在8x降维热力图上达到大感知野，让我们尽可能减少参数数量。8步网络更容易获得大感知野，它和4步网络表现一样好（在高精确度区域也是）。我们也在PM之后图像特征上映射上重复了类似架构，让空间组织依赖图像而且允许错误关联。

我们发现，感受野变大，准确性也变大。通过一系列实验，figure 4的准确度随着感受野的变化曲线，改变感受野只通过改变结构而不是增加参数。准确度随着感受野变大而变大，在250像素饱和，这也大概是归一化物体的大小。这说明，网络确实让远距离物体关系编码，并且这是有益的。我们最好的数据集中，我们把图像归一化为368x368，基于第一级信任映射的第二级感知野输出是31x31,这和原始图片的400x400像素等价，其半径可以覆盖任何部件。当阶段增多，有效感知野就会变大。我们有6个阶段。

3）用CPM学习

这个深度架构可以有许多层。训练这个网可能让梯度消失，就是反向传播在中间层会减弱。pm级联预测框架有一个自然的解决这个问题的方法。我们不断激励这个网络，通过在每个阶段t的输出定义一个损失函数，让预测的和实际信任映射的距离最小化。部件p理想的信任映射是bp，通过把p部件的最可能点设定在ground truth位置。

压缩过OpenPose，效果还可以。