1.沙漏結構

hourglass卷積網絡結構有多個平行的預測分支, 網絡結構中包含卷積層、解卷積層、全連接層. 這樣復雜的模型具有高度的靈活性, 在描述復雜結構方面表現出色. 而由於卷積層和解卷積層引起的空間連續性, 其對大光滑表面更友好. 而網絡反復進行的編解碼操作, 使該方法具有更強的表示能力, 可以更好的混合全局和局部信息.

2.average pooling ：

對背景保留更好

3.Max pooling：

對紋理提取更好

4.底層特征：

定位準確，但分類不準

5高層特征：

特征表達能力更強，分類準確，但定位不準

6特征：

HOG特征：梯度的統計信息(而梯度主要存在於邊緣的地方) ，適合做圖像中的人體檢測

Raw Pixels 特征：灰度特征（像素級特征屬於裸數據）

7範數：

一範獲取稀疏解

二範防止過擬合

一些結構或者方法的優點