论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1902.09212
官方源码地址：https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch
可以去看一下B站霹雳啪啦大神的讲解，部分内容也转载自霹导的博客太阳花的小绿豆
在bilibili上的视频讲解：https://www.bilibili.com/video/BV1bB4y1y7qP
摘要
这篇论文中主要研究人的姿态问题，着重于输出可靠的高分辨率表征。现有的大多数方法都是从高分辨率到低分辨率网络(high-to-low resolution network)产生的低分辨率表征中恢复高分辨率表征。相反，这篇文章提出的网络能在整个过程中都保持高分辨率的表征。
模型从高分辨率子网络(high-resolution subnetwork)作为第一阶段开始，逐步增加高分辨率到低分辨率的子网，形成更多的阶段，并将多分辨率子网并行连接。模型中进行了多次多尺度融合，使得每一个高分辨率到低分辨率的表征都从其他并行表示中反复接收信息，从而得到丰富的高分辨率表征。因此，预测的关键点热图可能更准确，在空间上也更精确。通过COCO keypoint detection 数据集