最近正在阅读CVPR2019的论文Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation。
无奈看论文中的Network instantiation部分太过简略，在网上也没有搜索到一个非常清晰的图示。
无法完全清晰地了解网络结构，始终觉得论文读的比较虚浮，因此先去看了ResNet，再读了https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch的开源代码（主要是lib/models/pose_resnet.py，网络参数参考的是lib/config/models.py），才算是有一个比较清晰的认知。
我自己将网络结构手画了下来，首先是整体结构：
其次是对每一模块的详细图示：
