热图回归（Heatmap Regression）是一种常用于关键点估计任务的方法，特别是在人体姿态估计中。它的基本思想是通过生成热图来表示某个关键点在图像中出现的概率或强度。以下是热图回归的主要特点和工作原理：
主要特点
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热图表示：
- 每个关键点对应一个热图，热图中的每个像素值表示该位置为关键点的概率或响应值。值越高，表示该位置越可能是关键点的位置。
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量化误差：
- 由于热图是离散的，随着图像分辨率的降低，可能会导致量化误差。这意味着关键点的真实位置可能无法准确地映射到热图的像素上。
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高计算开销：
- 生成和处理热图需要大量计算，特别是在多个人体姿态估计时，随着关键点数量的增加，计算开销显著增加。
工作原理
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生成热图：
- 通过卷积神经网络（CNN）对输入图像进行处理，网络输出的特征图经过后续处理（如上采样）生成热图。
