【论文】https://arxiv.org/abs/1705.03098v2
【pytorch】(本文代码参考)weigq/3d_pose_baseline_pytorch: A simple baseline for 3d human pose estimation in PyTorch. (github.com)
【tensorflow】https://github.com/una-dinosauria/3d-pose-baseline
基本上算作是2d人体姿态提升到3d这个pineline的开山之作
将三维位姿估计解耦为已深入研究的二维姿态估计问题[30,50]和基于二维关节检测的三维姿态估计问题中
网络的构建块是一个线性层，然后是批量归一化、退出和RELU激活。重复两次，两个块被包裹在一个残差连接中。外层块重复两次。系统的输入是一个二维关节位置数组，输出是一系列三维关节位置。
大多数用于3d人体姿势估计的深度学习方法都是基于卷积神经网络，该网络学习可应用于整个图像[13,24,32,33,45]或二维关节位置热图[33,56]的平移不变滤波器。然而，由于我们处理的是低维点作为输入和输出，我们可以使用更简单、计算成本更低的线性层。RELUs[29]是在深度神经网络中添加非线性的标准选择。
一个带残差的线性层，该层包含两个子层，两个子层完全相同，都是 Linear-BN-Relu-dropout的结构
class Linear(nn.Module):
def __init__(self, linear_size, p_dropout=0.5):
super(Linear, self).__init__()
self.l_size = linear_size
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
self.dropout = nn.Dropout(p_dropout)
self.w1 = nn.Linear(self.l_size, self.l_size)
self.batch_norm1 = nn.BatchNorm1d(self.l_size)
self.w2 = nn.Linear(self.l_size, self.l_size)
self.batch_norm2 = nn.BatchNorm1d(self.l_size)
def forward(self, x):
y = self.w1(x)
y = self.batch_norm1(y)
y = self.relu(y)
y = self.dropout(y)
y = self.w2(y)
y = self.batch_norm2(y)
y = self.relu(y)
y = self.dropout(y)
out = x + y
return out在基本层结构之前，添加了一个预处理和输出，同样也是Linear-BN-Relu-dropout的结构，预处理只是从输入维度input_size（16 * 2），即16个关键点的2维位置，映射到线性层的维度linear_size，输出只是从线性层的维度linear_size映射到输出维度output_size（16 * 3），即16个关键点的3维位置
class LinearModel(nn.Module):
def __init__(self,
linear_size=1024,
num_stage=2,
p_dropout=0.5):
super(LinearModel, self).__init__()
self.linear_size = linear_size
self.p_dropout = p_dropout
self.num_stage = num_stage
# 2d joints
self.input_size = 16 * 2
# 3d joints
self.output_size = 16 * 3
# process input to linear size
self.w1 = nn.Linear(self.input_size, self.linear_size)
self.batch_norm1 = nn.BatchNorm1d(self.linear_size)
self.linear_stages = []
for l in range(num_stage):
self.linear_stages.append(Linear(self.linear_size, self.p_dropout))
self.linear_stages = nn.ModuleList(self.linear_stages)
# post processing
self.w2 = nn.Linear(self.linear_size, self.output_size)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
self.dropout = nn.Dropout(self.p_dropout)
def forward(self, x):
# pre-processing
y = self.w1(x)
y = self.batch_norm1(y)
y = self.relu(y)
y = self.dropout(y)
# linear layers
for i in range(self.num_stage):
y = self.linear_stages[i](y)
y = self.w2(y)
return y
目录前言滤波电路科普主要分类实际情况单位的概念常用评价参数函数型滤波器简单分析滤波电路构成低通滤波器RC低通滤波器RL低通滤波器高通滤波器RC高通滤波器RL高通滤波器部分摘自《LC滤波器设计与制作》，侵权删。前言最近需要学习放大电路和滤波电路，但是由于只在之前做音乐频谱分析仪的时候简单了解过一点点运放，所以也是相当从零开始学习了。滤波电路科普主要分类滤波器：主要是从不同频率的成分中提取出特定频率的信号。有源滤波器：由RC元件与运算放大器组成的滤波器。可滤除某一次或多次谐波，最普通易于采用的无源滤波器结构是将电感与电容串联，可对主要次谐波（3、5、7）构成低阻抗旁路。无源滤波器：无源滤波器，又称
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