AI备忘录 - 计算机视觉八大任务全概述：PaddlePaddle工程师详解热门视觉模型[转] 的评论
原文： 计算机视觉八大任务全概述：PaddlePaddle工程师详解热门视觉模型 - 2019.03.22出处：量子位 - 微信公众号本文转载自 PaddlePaddle.编者按：来自百度的深度...
我也想做一个像你这样的博客，用于做笔记的，你有什么建议的吗
博主您的博客写的太棒了，每一篇都是精华
计算的不只是圆的部分，是整个 nxn 的方形 heatmap. 因为网络前向计算的输出是 mxnxn 的 m 个 nxn 特征图.
还请您确定我理解的是否正确，谢谢了
恩恩，我想我明白了，我之前一直以为是预测的关节点的高斯heatmap（圆的那部分）和真实的heatmap(圆 的部分)做欧式距离，其实是整个特征图之间的距离，这样才可以解释的通
是不是遍历所有像素点，对每个像素点生成的heatmap与gt 的heatmap做欧式距离呢
欢迎交流学习哈，可能第一次评论需要审核，所以不是不能评论，只是第一次评论不会马上显示出来.
heatmap 相当于一个 nxn 的 mask map 图，前向计算的是预测的 heatmap 和 gt heatmap 之间的欧式距离，并没有 argmax 计算. argmax 计算是在部署测试阶段，根据预测的 mask map 响应图，取响应最强的坐标点，作为估计的关节点坐标位置. 还有采用响应最强坐标点到响应第二强坐标点四分之一方向作为估计的关节点坐标位置.
终于找到一个能评论的地方了，博主是这样的，我在csdn上看到你对姿态估计heatmap的分析，有一个疑问困扰，就是通过heatmap确定坐标点时，argmax是不可导的，那么在一次反向传播中，heatmap的坐标点是如何更新的呢