Изменения

Многослойность означает следующее: на первом этапе (левая половина рисунка 11) сеть создает начальный набор карт достоверности обнаружения S и набор полей сходства для части L. Затем на каждой последующей стадии (правая половина рисунка 11) прогнозы из обеих ветвей на предыдущем этапе, вместе с характеристиками исходного изображения F, объединяются (обозначены знаком + на рисунке 11) и используются для получения более точных прогнозов. В реализации OpenPose последним этапом t выбран шестой.

На рисунке 12 показаны положительные преимущества многослойной архитектуры. В этом примере мы наблюдаем некоторую начальную путаницу между левой и правой частями тела на первых нескольких этапах. Но по мере того, как слой увеличивается, сеть различает их лучше.