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1. 毕业设计（论文）主要内容：
姿态估计（pose estimation）在计算机视觉领域是一个非常重要的方向，人类动作理解，人机互动等等应用都需要精确的姿态识别。目前，基于堆叠沙漏网络（stacked Hourglass Model）的各种变种算法，牢牢占据了姿态检测的半壁江山，并且在姿态估计上表现很好。本文主要设计完成残差模块，并根据残差模块构建一个四阶的堆叠沙漏模块，最后采用中间监督的方式串联两个堆叠沙漏模块，从而构成一个包含两个模块的堆叠沙漏网络。在训练完成之后，需要对真实图像进行像素级预测并输出。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
（1）查阅相关文献资料15篇以上（其中近5年外文文献不少于3篇）。
（2）完成开题报告及任务书。
（3）完成堆叠沙漏网络的设计与实现。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
（1）第1－4周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。
（2）第5－6周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉相关工具软件的使用。
（3）第7－9周：设计网络各种模块并且进行串联。
4. 主要参考文献
[1] NewellA,YangK,DengJ.Stacked Hourglass Networks for Human PoseEstimation[C]//European Conference on Computer Vision. Springer, Cham,2016:483-499
[2]赵威驰,赵其杰,江俊晔,卢建霞.基于沙漏网络的人脸面部特征点检测[J].光学学报,2019,39(11):251-260.
[3]王浩,夏利民.基于堆叠深度卷积沙漏网络的步态识别[J].计算机工程与应用,2019,55(14):127-133.
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