SOLD2算法详解之2: 特征点检测，点NMS（CVPR 2021）

sold2算法中的特征点检测对应了junction_decoder部分

input的image经过作为backbone的Hourglass net之后，会过一个junction_decoder的小网络，
网络结构如下
conv3x3, s=2, p=1
conv1x1

input image size = [1, C, H, W]
junction_decoder output size = [1, 65, H/8, W/8]

这个65是什么意思呢，1～64表示的是8x8 patch内有特征点的位置标1，其余是0
最后一个65是一个flag，表示这片patch里面有没有特征点

现在知道了检测出来的特征点输出size是[1, 65, H/8, W/8]，
那要怎么知道特征点在原image中的位置呢。

这个时候要用到上采样，同时还能改变channel的PixelShuffel了（具体原理见链接）。
对应的源码如下

def conve

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